前提:
python操作excel需要使用的模块有xlrd、xlwt、xlutils。对excel进行读、写、更新操作。操作excel时需要先导入这些模块,demo如下:
excel-读操作知识点:
book = xlrd.open_workbook( sheet = sheet1 = book.sheet_by_name( rows = cols = row_value = sheet.row_values(2 col_values = sheet.col_values(1 cell_value = sheet.cell(8, 1 cell_str = sheet.cell(8, 1).value
excel - 读取excel小案例:
1 import xlrd 2 ''' 3 读取excel的数据,读取数据的列固定,循环读取每行数据,读取后的数据格式如下: 4 [ 5 {'name':xxx,'sex':xxx,'id':1}, 6 {'name':xxx,'sex':xxx,'id':1}, 7 ....... 8 ] 9 '''10 def readExcel():11 try:12 #若输入的excel不存在,则打开excel报错13 book = xlrd.open_workbook('students.xlsx')14 except Exception as e:15 print('error msg:', e)16 else:17 sheet = book.sheet_by_index(0)18 #获取excel的总行数19 rows = sheet.nrows20 stu_list = []21 #循环读取每行数据,第0行是表头信息,所以从第1行读取数据22 for row in range(1, rows):23 stu = {}24 #获取第row行的第0列所有数据25 id = sheet.cell(row, 0).value26 name = sheet.cell(row, 1).value27 sex = sheet.cell(row, 2).value28 #将id、name、sex添加到字典,若元素不存在则新增,否则是更新操作29 stu['id'] = id30 stu['name'] = name31 stu['sex'] = sex32 stu_list.append(stu)33 print(stu_list)34 35 if __name__ == '__main__':36 readExcel()
excel数据格式如下:
excel - 写操作知识点:
1 import xlwt 2 ''' 3 写 excel的操作步骤如下: 4 1. 打开excel,打开不存在的excel,若打开已存在的excel,进行写操作,写入的数据会覆盖以前的数据 5 2. 获取sheet对象并指定sheet的名称 6 3. 对excel进行操作: 7 写入excel、保存excel 8 ''' 9 #打开excel创建book对象10 book = xlwt.Workbook()11 #创建sheet指定sheet名称12 sheet = book.add_sheet('stu2')13 #写入excel数据,第n行第n列写入某个值,写入的数据类型为str14 sheet.write(0, 0, '编号')15 sheet.write(0, 1, '姓名')16 sheet.write(0, 2, '年龄')17 #保存excel,保存的后缀必须是xls18 book.save('studet.xls')
excel写入 新的excel后,数据格式如下:
excel操作 已存在的excel,进行写操作后的 excel格式如下:
---->
excel - 写excel小案例:
1 import xlwt 2 ''' 3 将list数据: 4 [{'name': '小白', 'id': 1.0, 'sex': '男'}, 5 {'name': '小花', 'id': 2.0, 'sex': '女'}, 6 {'name': '小黑', 'id': 3.0, 'sex': '男'}, 7 {'name': '小茹', 'id': 4.0, 'sex': '女'}, 8 {'name': '小小', 'id': 5.0, 'sex': '男'}] 9 写入excel,title信息为:编号、姓名、性别10 '''11 def writeExcel():12 book = xlwt.Workbook()13 sheet = book.add_sheet('stu')14 titles = ['编号', '姓名', '性别']15 #循环读取titles的长度,col的值为:0,1,2,并将title值写入excel16 for title_col in range(len(titles)):17 #title 写入excel的第0行的第col列,写入titles[col]值18 sheet.write(0, title_col, titles[title_col])19 students_list = [{'name': '小白', 'id': 1.0, 'sex': '男'},{'name': '小花', 'id': 2.0, 'sex': '女'},{'name': '小黑', 'id': 3.0, 'sex': '男'},{'name': '小茹', 'id': 4.0, 'sex': '女'},{'name': '小小', 'id': 5.0, 'sex': '男'}]20 for stu_row in range(len(students_list)):21 #循环读取student_list的长度,从0开始,写入excel时从第1行开始写入数据22 #写入excel的数据是从list里进行取值,获取list的每个元素,返回字典,然后通过字典的key获取value23 sheet.write(stu_row+1, 0, students_list[stu_row]['id'])24 sheet.write(stu_row+1, 1, students_list[stu_row]['name'])25 sheet.write(stu_row+1, 2, students_list[stu_row]['sex'])26 book.save('student.xls')27 if __name__ == '__main__':28 writeExcel()
excel数据格式如下:
excel- 更新操作知识点:
1 import xlrd 2 from xlutils.copy import copy 3 ''' 4 更新excel操作: 5 1. 打开excel,更新的excel必须存在 6 2. 复制一个新的excel,使用xlutils模块中的copy方法 7 3. 更新excel内的数据 8 4. 保存更新后的excel数据,以前的excel数据不会更改 9 '''10 from xlutils.copy import copy11 #打开excel12 book = xlrd.open_workbook('student.xlsx')13 #复制一个新的excel14 new_book = copy(book)15 #查看某个对象下的所有方法16 #print(dir(new_book))17 #获取新excel的sheet对象18 sheet = new_book.get_sheet(0)19 #新增一列数据20 sheet.write(0, 3, '更新')21 #更新第4行第1列的值,将其修改为'郭静',修改的数据类型为str22 sheet.write(4, 1, '郭静')23 #保存更改后的excel,以前的excel数据不更改24 new_book.save('student.xls')
以上为excel简单操作~~~~
以上是python操作excel详解的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。

Python和C 在内存管理和控制方面的差异显着。 1.Python使用自动内存管理,基于引用计数和垃圾回收,简化了程序员的工作。 2.C 则要求手动管理内存,提供更多控制权但增加了复杂性和出错风险。选择哪种语言应基于项目需求和团队技术栈。

Python在科学计算中的应用包括数据分析、机器学习、数值模拟和可视化。1.Numpy提供高效的多维数组和数学函数。2.SciPy扩展Numpy功能,提供优化和线性代数工具。3.Pandas用于数据处理和分析。4.Matplotlib用于生成各种图表和可视化结果。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)Python适合快速开发、数据科学和脚本编写,因其简洁语法和丰富库;2)C 适用于需要高性能和底层控制的场景,如系统编程和游戏开发,因其编译型和手动内存管理。

Python在数据科学和机器学习中的应用广泛,主要依赖于其简洁性和强大的库生态系统。1)Pandas用于数据处理和分析,2)Numpy提供高效的数值计算,3)Scikit-learn用于机器学习模型构建和优化,这些库让Python成为数据科学和机器学习的理想工具。

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。


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