従来の Excel データ処理には、Excel データ ファイルに対する読み取り/書き込み/ファイル オブジェクト操作が含まれます。
特定のデータ処理ビジネス ロジックは、対応する Python 非標準ライブラリ xlrd/xlwt/xlutils を通じて実装されます。
複雑な Excel のビジネス データ処理において、3 兄弟は欠かせない役割を果たしています。今日の内容は、xlrd/xlwt/xlutils の 3 つのモジュールを使用してデータ処理を実装する方法についてです。
1. モジュールの説明
これら 3 つのモジュールを使用して Excel データを処理する最も優れた点は、これらのモジュールが Excel ファイル オブジェクトと同じデータ処理概念を備えているため、作業が容易になることです。データオブジェクト。
まず、これら 3 つのモジュールは Python の非標準ライブラリであり、pip を選択してインストールできます。
pip install xlrd pip install xlwt pip install xlutils
以下は、テスト目的でデータ処理プロセスをデモンストレーションするために用意したソース データ コンテンツです。
xlrd: Excel データ ファイルを読み取り、返されたデータ オブジェクトをメモリに配置し、データ ファイル オブジェクトの関連情報をクエリするために使用されます。
xlwt: 新しいデータ ファイル オブジェクトをメモリ上に生成し、処理完了後に Excel データ ファイルに書き込むために使用されます。
xlutils: 主な機能は、新しいファイル オブジェクトをコピーし、新しいデータ オブジェクトでデータ処理操作を完了することです。
3 つのモジュール xlrd/xlwt/xlutils を、サポートを提供するために開発するコード ブロックにインポートします。
rreeee2。
# Importing the xlrd module. import xlrd as read # Importing the xlwt module. import xlwt as write # Copying the contents of the original workbook into a new workbook. from xlutils.copy import copy
3.xlwt処理
# Opening the workbook and assigning it to the variable `work_book`. work_book = read.open_workbook('D:/test-data-work/test.xls') # Assigning the sheet named 'Sheet1' to the variable `sheet`. sheet = work_book.sheet_by_name('Sheet1') # `row = sheet.nrows` is assigning the number of rows in the sheet to the variable `row`. row = sheet.nrows # `col = sheet.ncols` is assigning the number of columns in the sheet to the variable `col`. col = sheet.ncols print('Sheet1工作表有:{0}行,{1}列'.format(str(row), str(col))) # Sheet1工作表有:23行,5列
4.xlutils処理
for a in sheet.get_rows(): print(a) # [text:'姓名', text:'年龄', text:'班级', text:'成绩', text:'表现'] # [text:'Python 集中营', number:20.0, number:1210.0, number:90.0, text:'A'] # [text:'Python 集中营', number:21.0, number:1211.0, number:91.0, text:'A'] # [text:'Python 集中营', number:22.0, number:1212.0, number:92.0, text:'A'] # [text:'Python 集中营', number:23.0, number:1213.0, number:93.0, text:'A'] # [text:'Python 集中营', number:24.0, number:1214.0, number:94.0, text:'A'] # [text:'Python 集中营', number:25.0, number:1215.0, number:95.0, text:'A'] # [text:'Python 集中营', number:26.0, number:1216.0, number:96.0, text:'A'] # [text:'Python 集中营', number:27.0, number:1217.0, number:97.0, text:'A'] # [text:'Python 集中营', number:28.0, number:1218.0, number:98.0, text:'A'] # [text:'Python 集中营', number:29.0, number:1219.0, number:99.0, text:'A'] # [text:'Python 集中营', number:30.0, number:1220.0, number:100.0, text:'A'] # [text:'Python 集中营', number:31.0, number:1221.0, number:101.0, text:'A'] # [text:'Python 集中营', number:32.0, number:1222.0, number:102.0, text:'A'] # [text:'Python 集中营', number:33.0, number:1223.0, number:103.0, text:'A'] # [text:'Python 集中营', number:34.0, number:1224.0, number:104.0, text:'A'] # [text:'Python 集中营', number:35.0, number:1225.0, number:105.0, text:'A'] # [text:'Python 集中营', number:36.0, number:1226.0, number:106.0, text:'A'] # [text:'Python 集中营', number:37.0, number:1227.0, number:107.0, text:'A'] # [text:'Python 集中营', number:38.0, number:1228.0, number:108.0, text:'A'] # [text:'Python 集中营', number:39.0, number:1229.0, number:109.0, text:'A'] # [text:'Python 集中营', number:40.0, number:1230.0, number:110.0, text:'A'] # [text:'Python 集中营', number:41.0, number:1231.0, number:111.0, text:'A'] for b in range(row): print(sheet.row_values(b)) # ['姓名', '年龄', '班级', '成绩', '表现'] # ['Python 集中营', 20.0, 1210.0, 90.0, 'A'] # ['Python 集中营', 21.0, 1211.0, 91.0, 'A'] # ['Python 集中营', 22.0, 1212.0, 92.0, 'A'] # ['Python 集中营', 23.0, 1213.0, 93.0, 'A'] # ['Python 集中营', 24.0, 1214.0, 94.0, 'A'] # ['Python 集中营', 25.0, 1215.0, 95.0, 'A'] # ['Python 集中营', 26.0, 1216.0, 96.0, 'A'] # ['Python 集中营', 27.0, 1217.0, 97.0, 'A'] # ['Python 集中营', 28.0, 1218.0, 98.0, 'A'] # ['Python 集中营', 29.0, 1219.0, 99.0, 'A'] # ['Python 集中营', 30.0, 1220.0, 100.0, 'A'] # ['Python 集中营', 31.0, 1221.0, 101.0, 'A'] # ['Python 集中营', 32.0, 1222.0, 102.0, 'A'] # ['Python 集中营', 33.0, 1223.0, 103.0, 'A'] # ['Python 集中营', 34.0, 1224.0, 104.0, 'A'] # ['Python 集中营', 35.0, 1225.0, 105.0, 'A'] # ['Python 集中营', 36.0, 1226.0, 106.0, 'A'] # ['Python 集中营', 37.0, 1227.0, 107.0, 'A'] # ['Python 集中营', 38.0, 1228.0, 108.0, 'A'] # ['Python 集中营', 39.0, 1229.0, 109.0, 'A'] # ['Python 集中营', 40.0, 1230.0, 110.0, 'A'] # ['Python 集中营', 41.0, 1231.0, 111.0, 'A'] for c in range(col): print(sheet.col_values(c)) # ['姓名', 'Python 集中营', 'Python 集中营', 'Python 集中营', 'Python 集中营', 'Python 集中营', 'Python 集中营', 'Python 集中营', 'Python 集中营', 'Python 集中营', 'Python 集中营', 'Python 集中营', 'Python 集中营', 'Python 集中营', 'Python 集中营', 'Python 集中营', 'Python 集中营', 'Python 集中营', 'Python 集中营', 'Python 集中营', 'Python 集中营', 'Python 集中营', 'Python 集中营'] # ['年龄', 20.0, 21.0, 22.0, 23.0, 24.0, 25.0, 26.0, 27.0, 28.0, 29.0, 30.0, 31.0, 32.0, 33.0, 34.0, 35.0, 36.0, 37.0, 38.0, 39.0, 40.0, 41.0] # ['班级', 1210.0, 1211.0, 1212.0, 1213.0, 1214.0, 1215.0, 1216.0, 1217.0, 1218.0, 1219.0, 1220.0, 1221.0, 1222.0, 1223.0, 1224.0, 1225.0, 1226.0, 1227.0, 1228.0, 1229.0, 1230.0, 1231.0] # ['成绩', 90.0, 91.0, 92.0, 93.0, 94.0, 95.0, 96.0, 97.0, 98.0, 99.0, 100.0, 101.0, 102.0, 103.0, 104.0, 105.0, 106.0, 107.0, 108.0, 109.0, 110.0, 111.0] # ['表现', 'A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'A']
以上がPython Excel データ処理に xlrd/xlwt/xlutils モジュールを使用する方法の詳細内容です。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は解釈された言語ですが、コンパイルプロセスも含まれています。 1)Pythonコードは最初にBytecodeにコンパイルされます。 2)ByteCodeは、Python Virtual Machineによって解釈および実行されます。 3)このハイブリッドメカニズムにより、Pythonは柔軟で効率的になりますが、完全にコンパイルされた言語ほど高速ではありません。

useaforloopwhenteratingoverasequenceor foraspificnumberoftimes; useawhileloopwhentinuninguntinuntilaConditionismet.forloopsareidealforknownownownownownownoptinuptinuptinuptinuptinutionsituations whileoopsuitsituations withinterminedationations。

pythonloopscanleadtoErrorslikeinfiniteloops、ModifiningListsDuringiteration、Off-Oneerrors、Zero-dexingissues、およびNestededLoopinefficiencies.toavoidhese:1)use'i

forloopsareadvastountousforknowterations and sequences、offeringsimplicityandeadability;

pythonusesahybridmodelofcompilation andtertation:1)thepythoninterpretercompilessourcodeodeplatform-indopent bytecode.2)thepythonvirtualmachine(pvm)thenexecuteTesthisbytecode、balancingeaseoputhswithporformance。

pythonisbothintersedand compiled.1)it'scompiledtobytecode forportabalityacrossplatforms.2)bytecodeisthenは解釈され、開発を許可します。

loopsareideal whenyouwhenyouknumberofiterationsinadvance、foreleloopsarebetterforsituationsは、loopsaremoreedilaConditionismetを使用します

henthenumber ofiterationsisknown advanceの場合、dopendonacondition.1)forloopsareideal foriterating over for -for -for -saredaverseversives likelistorarrays.2)whileopsaresupasiable forsaresutable forscenarioswheretheloopcontinupcontinuspificcond


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