xlrd モジュールを使用すると、スプレッドシートから情報を取得できます。たとえば、Python を使用してデータの読み取り、書き込み、または変更を行うことができます。さらに、ユーザーはさまざまなテーブルを横断して、何らかの基準に基づいてデータを取得したり、一部の行や列を変更したりして、多くの作業を実行する必要がある場合があります。
xlrd モジュールは、スプレッドシートからデータを抽出するために使用されます。
xlrd モジュールのインストール コマンド:
pip install xlrd
入力ファイル:
#コード #1:
# 使用Python读取excel文件 import xlrd # 给出文件的位置 loc = ("path of file") # 打开Workbook wb = xlrd.open_workbook(loc) sheet = wb.sheet_by_index(0) # 对于第0行和第0列 sheet.cell_value(0, 0)出力:
'NAME'
コード #2: 行番号の抽出
# 使用Python提取行数 import xlrd #给出文件的位置 loc = ("path of file") wb = xlrd.open_workbook(loc) sheet = wb.sheet_by_index(0) sheet.cell_value(0, 0) #提取行数 print(sheet.nrows)出力:
4
コード #3:列番号の抽出
# 用Python程序提取列数 import xlrd loc = ("path of file") wb = xlrd.open_workbook(loc) sheet = wb.sheet_by_index(0) # 对于第0行和第0列 sheet.cell_value(0, 0) # 提取列数 print(sheet.ncols)出力:
3
コード #4:すべての列名を抽出
# 提取所有列名 import xlrd loc = ("path of file") wb = xlrd.open_workbook(loc) sheet = wb.sheet_by_index(0) sheet.cell_value(0, 0) for i in range(sheet.ncols): print(sheet.cell_value(0, i))出力:
NAME SEMESTER ROLL NO
コード #5: 最初の列を抽出します。
# 提取第一列 import xlrd loc = ("path of file") wb = xlrd.open_workbook(loc) sheet = wb.sheet_by_index(0) sheet.cell_value(0, 0) for i in range(sheet.nrows): print(sheet.cell_value(i, 0))出力:
NAME ALEX CLAY JUSTIN
コード #6: 特定の行を抽出します。 値
出力:['ALEX', 4.0, 2011272.0]]関連する推奨事項: "
Python チュートリアル "
この記事は、Python で Excel ファイルを読み取る方法について説明しています。困っている友達に役立つことを願っています!以上がPythonを使用してExcelファイルを読み取るにはどうすればよいですか? (コード例)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とCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonまたはCの選択は、プロジェクトの要件に依存します。1)迅速な開発、データ処理、およびプロトタイプ設計が必要な場合は、Pythonを選択します。 2)高性能、低レイテンシ、および緊密なハードウェアコントロールが必要な場合は、Cを選択します。

毎日2時間のPython学習を投資することで、プログラミングスキルを効果的に改善できます。 1.新しい知識を学ぶ:ドキュメントを読むか、チュートリアルを見る。 2。練習:コードと完全な演習を書きます。 3。レビュー:学んだコンテンツを統合します。 4。プロジェクトの実践:実際のプロジェクトで学んだことを適用します。このような構造化された学習計画は、Pythonを体系的にマスターし、キャリア目標を達成するのに役立ちます。

2時間以内にPythonを効率的に学習する方法は次のとおりです。1。基本的な知識を確認し、Pythonのインストールと基本的な構文に精通していることを確認します。 2。変数、リスト、関数など、Pythonのコア概念を理解します。 3.例を使用して、基本的および高度な使用をマスターします。 4.一般的なエラーとデバッグテクニックを学習します。 5.リストの概念を使用したり、PEP8スタイルガイドに従ったりするなど、パフォーマンスの最適化とベストプラクティスを適用します。

Pythonは初心者やデータサイエンスに適しており、Cはシステムプログラミングとゲーム開発に適しています。 1. Pythonはシンプルで使いやすく、データサイエンスやWeb開発に適しています。 2.Cは、ゲーム開発とシステムプログラミングに適した、高性能と制御を提供します。選択は、プロジェクトのニーズと個人的な関心に基づいている必要があります。

Pythonはデータサイエンスと迅速な発展により適していますが、Cは高性能およびシステムプログラミングにより適しています。 1. Python構文は簡潔で学習しやすく、データ処理と科学的コンピューティングに適しています。 2.Cには複雑な構文がありますが、優れたパフォーマンスがあり、ゲーム開発とシステムプログラミングでよく使用されます。

Pythonを学ぶために1日2時間投資することは可能です。 1.新しい知識を学ぶ:リストや辞書など、1時間で新しい概念を学びます。 2。練習と練習:1時間を使用して、小さなプログラムを書くなどのプログラミング演習を実行します。合理的な計画と忍耐力を通じて、Pythonのコアコンセプトを短時間で習得できます。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。


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