使用xlrd模块,可以从电子表格中检索信息。例如,可以用Python来读取、写入或修改数据。此外,用户可能必须遍历各种表,并根据一些标准检索数据,或者修改一些行和列,并执行大量工作。
xlrd模块用于从电子表格中提取数据。
安装xlrd模块命令:
pip install xlrd
输入文件 :
代码#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)
输出:
'NAME'
代码#2:提取行数
# 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)
输出:
4
代码#3:提取列数
# 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)
输出:
3
代码#4:提取所有列名称
# 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))
输出:
NAME SEMESTER ROLL NO
代码#5:提取第一列
# 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))
输出:
NAME ALEX CLAY JUSTIN
代码#6:提取特定的行值
输出:
['ALEX', 4.0, 2011272.0]]
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本篇文章就是关于Python读取excel文件的方法介绍,希望对需要的朋友有所帮助!
以上是如何使用Python读取excel文件?(代码示例)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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