这篇文章主要介绍了Python中XlsxWriter模块用法,简单描述了XlsxWriter模块的功能并结合实例形式分析了Python使用XlsxWriter模块操作xls文件的数据插入、直方图等相关操作技巧,需要的朋友可以参考下
本文实例讲述了Python中XlsxWriter模块用法。分享给大家供大家参考,具体如下:
XlsxWriter,可以生成excel文件(xlsx的哦),然后很重要的一点就是,它不仅仅只是生成数据,还能插入直方图,饼图….,使用条件格式,合并单元格等等这些操作。话不多说,先上图,在上例子哈!
以直方图为例子哈
生成文体效果如下
代码解析
# -*- coding: cp936 -*- import xlsxwriter workbook = xlsxwriter.Workbook('chart_data_table.xlsx') #可以生成.xls文件但是会报错 worksheet = workbook.add_worksheet('Sheet1') #工作页 #准备测试数据 bold = workbook.add_format({'bold': 1}) headings = ['Number', 'Batch 1', 'Batch 2'] data = [ [2, 3, 4, 5, 6, 7], [10, 40, 50, 20, 10, 50], [30, 60, 70, 50, 40, 30], ] #插入数据 worksheet.write_row('A1', headings, bold)#行插入操作 注意这里的'A1' worksheet.write_column('A2', data[0])#列插入操作 注意这里的'A2' worksheet.write_column('B2', data[1]) worksheet.write_column('C2', data[2]) #插入直方图1 chart1 = workbook.add_chart({'type': 'column'})#选择 直方图 'column' chart1.add_series({ 'name': '=Sheet1!$B$1', 'categories': '=Sheet1!$A$2:$A$7',#X轴值(实在不知道怎么叫,就用XY轴表示) 'values': '=Sheet1!$B$2:$B$7',#Y轴值 'data_labels': {'value': True}#显示数字,就是直方图上面的数字,默认不显示 }) #注意上面写法 '=Sheet1!$B$2:$B$7' Sheet1是指定工作页, $A$2:$A$7是从A2到A7数据,熟悉excel朋友应该一眼就能认得出来 #插入直方图2 chart1.add_series({ 'name': ['Sheet1', 0, 2], 'categories': ['Sheet1', 1, 0, 6, 0], 'values': ['Sheet1', 1, 2, 6, 2], 'data_labels': {'value': True} }) chart1.set_title({'name': 'Chart with Data Table'}) #直方图标题 chart1.set_x_axis({'name': 'Test number'}) #X轴描述 chart1.set_y_axis({'name': 'Sample length (mm)'})#有轴描述 chart1.set_table() chart1.set_style(3)#直方图类型 worksheet.insert_chart('D2', chart1, {'x_offset': 25, 'y_offset': 10}) #直方图插入到 D2位置 workbook.close()
最后附上
XlsxWriter的下载链接
XlsxWriter的在线开发文档
以上がPython の XlsxWriter モジュールの紹介と使用分析の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

PythonスクリプトがUNIXシステムで実行できない理由には、次のものが含まれます。1)CHMOD XYOUR_SCRIPT.PYを使用して実行権限を付与する不十分な権限。 2)shebangラインが正しくないか欠落している場合、#!/usr/bin/envpythonを使用する必要があります。 3)環境可変設定が誤っていない場合、OS.Environデバッグを印刷できます。 4)間違ったPythonバージョンを使用して、Shebangラインまたはコマンドラインでバージョンを指定できます。 5)仮想環境を使用して依存関係を分離する依存関係の問題。 6)構文エラー、python-mpy_compileyour_script.pyを使用して検出します。

Pythonアレイの使用は、リストよりも大量の数値データの処理に適しています。 1)配列を保存するメモリを保存します。2)アレイは数値的な値で動作するのが高速です。3)アレイフォースタイプの一貫性、4)アレイはCアレイと互換性がありますが、リストほど柔軟で便利ではありません。

listSareのより良い前提条件とmixdatatypes、whilearraysares優れたスナリカル計算砂の砂を大きくしたデータセット。

numpymanagesmemoryforlargearrayseffictificleusing biews、copies、andmemory-mappedfiles.1)rewsinging withotingcopying、directmodifying theoriginalArray.2)copiescanbecreatedwithcopy()methodforpreservingdata.3)Memory-MapplehandLemassiutasedatasetasedatasetasetasetasetasetasedas

listsinpythondonotrequireimportingamodule、whilearrays fromthearraymoduledoneedanimport.1)listsarebuiltin、versatile、andcanholdmixeddatypes.2)araysaremoremory-efficient-fornumerumerumerumerumerumerdatabutでき、対象となるンドベフェフサメタイプ。

Pythonlistscanstoreanydatatype,arraymodulearraysstoreonetype,andNumPyarraysarefornumericalcomputations.1)Listsareversatilebutlessmemory-efficient.2)Arraymodulearraysarememory-efficientforhomogeneousdata.3)NumPyarraysareoptimizedforperformanceinscient

heouttemptemptostoreavure ofthewrongdatatypeinapythonarray、yure counteractypeerror.thisduetothearraymodule'sstricttypeeencultionyを使用します

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。


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