python操作excel主要用到xlrd和xlwt這兩個函式庫,即xlrd是讀excel,xlwt是寫excel的函式庫。下面記錄python讀取excel.
python讀excel——xlrd
這個過程有幾個比較麻煩的問題,例如讀取日期、讀合併儲存格內容。下面先來看看基本的動作:
先讀一個excel文件,有兩個sheet,測試用第二個sheet,sheet2內容如下:
python 對excel基本的操作如下:
# -*- coding: utf-8 -*-import xlrd import xlwtfrom datetime import date,datetimedef read_excel(): # 打开文件 workbook = xlrd.open_workbook(r'F:\demo.xlsx') # 获取所有sheet print workbook.sheet_names() # [u'sheet1', u'sheet2'] sheet2_name = workbook.sheet_names()[1] # 根据sheet索引或者名称获取sheet内容 sheet2 = workbook.sheet_by_index(1) # sheet索引从0开始 sheet2 = workbook.sheet_by_name('sheet2') # sheet的名称,行数,列数 print sheet2.name,sheet2.nrows,sheet2.ncols # 获取整行和整列的值(数组) rows = sheet2.row_values(3) # 获取第四行内容 cols = sheet2.col_values(2) # 获取第三列内容 print rows print cols # 获取单元格内容 print sheet2.cell(1,0).value.encode('utf-8') print sheet2.cell_value(1,0).encode('utf-8') print sheet2.row(1)[0].value.encode('utf-8') # 获取单元格内容的数据类型 print sheet2.cell(1,0).ctypeif __name__ == '__main__': read_excel()
運行結果如下:
以上是python怎麼讀寫excel文件的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

numpyArraysareAreBetterFornumericalialoperations andmulti-demensionaldata,而learthearrayModuleSutableforbasic,內存效率段

numpyArraySareAreBetterForHeAvyNumericalComputing,而lelethearRayModulesiutable-usemoblemory-connerage-inderabledsswithSimpleDatateTypes.1)NumpyArsofferVerverVerverVerverVersAtility andPerformanceForlargedForlargedAtatasetSetsAtsAndAtasEndCompleXoper.2)

ctypesallowscreatingingangandmanipulatingc-stylarraysinpython.1)usectypestoInterfacewithClibrariesForperfermance.2)createc-stylec-stylec-stylarraysfornumericalcomputations.3)passarraystocfunctions foreforfunctionsforeffortions.however.however,However,HoweverofiousofmemoryManageManiverage,Pressiveo,Pressivero

Inpython,一個“列表” isaversatile,mutableSequencethatCanholdMixedDatateTypes,而“陣列” isamorememory-sepersequeSequeSequeSequeSequeRingequiringElements.1)列表

pythonlistsandArraysareBothable.1)列表Sareflexibleandsupportereceneousdatabutarelessmory-Memory-Empefficity.2)ArraysareMoremoremoremoreMemoremorememorememorememoremorememogeneSdatabutlesserversEversementime,defteringcorcttypecrecttypececeDepeceDyusagetoagetoavoavoiDerrors。

Python和C 各有優勢,選擇應基於項目需求。 1)Python適合快速開發和數據處理,因其簡潔語法和動態類型。 2)C 適用於高性能和系統編程,因其靜態類型和手動內存管理。

選擇Python還是C 取決於項目需求:1)如果需要快速開發、數據處理和原型設計,選擇Python;2)如果需要高性能、低延遲和接近硬件的控制,選擇C 。

通過每天投入2小時的Python學習,可以有效提升編程技能。 1.學習新知識:閱讀文檔或觀看教程。 2.實踐:編寫代碼和完成練習。 3.複習:鞏固所學內容。 4.項目實踐:應用所學於實際項目中。這樣的結構化學習計劃能幫助你係統掌握Python並實現職業目標。


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