Comment lire et écrire Excel en python ?
Python lit le contenu du tableau Excel
1 La première étape consiste à jeter un œil au contenu du tableau Excel. Ce tableau est placé. dans le répertoire racine du lecteur d , le chemin est d://1.xlsx, comme indiqué dans la figure ci-dessous :
2 La deuxième étape consiste à saisir le
“ import xlrd datas = xlrd.open_workbook('d://1.xlsx') table = datas.sheets()[0] print(table.nrows) print(table.ncols) print(table.row_values(0)) print(table.col_values(0)) print(table.cell(0,0).value) ”
code en python pour continuer Lisez le contenu du tableau Excel, comme indiqué dans la figure ci-dessous :
3 La troisième étape consiste à exécuter le py fichier. Vous pouvez voir que le contenu de la première ligne et de la première colonne du tableau Excel a été lu, comme le montre la figure ci-dessous :
python. écrit le contenu dans le tableau Excel
La première étape consiste à saisir le
“ import xlwt wb = xlwt.Workbook(encoding='ascii') ws = wb.add_sheet('wg') ws.write(0, 0, label='hs') ws.write(0, 1, label='wd') ws.write(1, 0, label='你好啊') wb.save('d://xt.xls') ”
Code, écrivez le contenu dans le tableau xt.xls, comme indiqué ci-dessous :
2 La deuxième étape consiste à exécuter le fichier py, vous pouvez voir que xt.xls est généré sur le lecteur d Lorsque vous ouvrez le formulaire, vous pouvez voir que le contenu a été écrit en , comme indiqué ci-dessous :
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ForhandlingLargedatasetSInpython, UsenumpyArraysforbetterperformance.1) NumpyArraysAremeMory-EfficientAndFasterFornumericalOperations.2) EvitUnneceSsaryTypeConversions.3) Le effet de levier

Inpython, listSusedynamicMemoryallocation withover-allocation, whileLumpyArraySallocateFixedMemory.1) listsallocatemoreMoryThreededEdededInitialement, redimensipwenessary.2) NumpyArraySallocateExactMemoryForElements, offrantwectable usinessflexibilité.

Inpython, YouCanscthedatatatypeyfelemememedenernSspant.1) usenpynernrump.1) usenpynerp.dloatp.ploatm64, formateur préséconstrolatatype.

NumpyissentialFornumericalComputingInpythondutOtsSpeed, MemoryEfficiency et ComprehenSiveMathematicalFunctions.1) It'sfastBecauseitPerformSoperations INC.2) NumpyArraySareMoremory-EfficientThanpythonlists.3)

ContigusMymoryallocationiscrucialforAraySBauseitallowsforefficient andfastelementAccess.1) iTenablesConstanttimeAccess, o (1), duetoDirectAddressCalculation.2) itimproveScacheefficiendyAllowingMultipleElementFetchesperCacheline.3) itsimplieniesMemorymorymorymorymorymory

SlitingyPapyThonListIsDoneUsingTheSyntaxList [Démarrage: arrêt: étape] .He'showitworks: 1) startisheindexofthefirStelementoinclude.2) stopisTheIndexoftheFirstelementsoexclude.3) StepistheincrementBetweenselans.it'susefulfactingPortationSoListShsandCanusegeg

NumpyAllowsForvariousOperations ONARRAYS: 1) BasicarithmeticLikeaddition, Soustraction, Multiplication, anddivision; 2) AdvancedOperationSuchasmatrixMultiplication; 3) Element-Wiseoperations withoutExplicitloop

ArraySinpython, en particulier ThroughNumpyandPandas, aressentialfordataanalysis, offingspeeedAfficiency.1) numpyarrayablefficienthandlingoflargedatasetsandComplexOperationsLikEMoVingAverages.2)


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