python与excel结合的方法:首先获取工作表的方法和属性,并创建或删除工作表;然后定位单元格并访问;最后使用函数【copy_worksheet】拷贝工作表即可。
python与excel结合的方法:
step1 使用load_workbook(r’xlsx文件路径‘)
>>> import openpyxl >>> wb = openpyxl.load_workbook(r'D:\PycharmProjects\requests\250.xlsx') >>> type(wb) <class 'openpyxl.workbook.workbook.Workbook'>
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step2 获取工作表的方法和属性
get_sheet_names()或者sheetnames
>>> wb.get_sheet_names() ['Sheet'] >>> wb.sheetnames ['Sheet'] >>> ws = wb.get_sheet_by_name('Sheet') # 工作表对象
step3 创建和删除工作表
create_sheet 创建工作表
remove_sheet 删除工作表(删除工作表的对象)
>>> rnx = wb.create_sheet(index = 0,title = 'sheet1') >>> wb.get_sheet_names() ['sheet1', 'Sheet'] # 注意删除工作表时,要删除工作表的对象 ws = wb.get_sheet_by_name('工作表') >>> wb.remove_sheet(wb.get_sheet_by_name('sheet1')) >>> wb.sheetnames ['Sheet']
step4 定位单元格
row 行
column 列
coordinate 坐标
offset 偏移 offset(行偏移,列偏移)
>>> c = ws['A2'] >>> c.row 2 >>> c.column 'A' >>> c.coordinate 'A2' >>> d = c.offset(2,0) >>> d.value '这个杀手不太冷'
step5 ’AA‘是多少
openpyxl.cell.cell.get_column_letter()
openpyxl.cell.cell.column_index_from_string()
>>> openpyxl.cell.cell.get_column_letter(27) 'AA' >>> openpyxl.cell.cell.column_index_from_string('AA') 27
step6 访问多个单元格
先迭代行再去迭代列
>>> for each_movies in ws['A2':'B10']: # each_movies是一个元祖 for each_cell in each_movies: print(each_cell.value,end = ' ') print('\n') 肖申克的救赎 9.6 霸王别姬 9.6 这个杀手不太冷 9.4 阿甘正传 9.4 美丽人生 9.5 泰坦尼克号 9.3 千与千寻 9.3 辛德勒的名单 9.5 盗梦空间 9.3
>>> for each_rows in ws.rows: print(each_rows[1].value) 评分 9.6 9.6 9.4 9.4 .... 8.6
还可以指定迭代多少个
>>> for each_row in ws.iter_rows(min_row = 2,min_col = 1,max_row = 4,max_col = 2): print(each_row[0].value) 肖申克的救赎 霸王别姬 这个杀手不太冷
step7 拷贝工作表
copy_worksheet(工作表)
>>> new = wb.copy_worksheet(ws) >>> type(new) <class 'openpyxl.worksheet.worksheet.Worksheet'> >>> wb.save(r'D:\PycharmProjects\requests\250.xlsx') #注意先把原先打开的excel文件关闭再去运行代码
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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。

Python在现实世界中的应用包括数据分析、Web开发、人工智能和自动化。1)在数据分析中,Python使用Pandas和Matplotlib处理和可视化数据。2)Web开发中,Django和Flask框架简化了Web应用的创建。3)人工智能领域,TensorFlow和PyTorch用于构建和训练模型。4)自动化方面,Python脚本可用于复制文件等任务。

Python在数据科学、Web开发和自动化脚本领域广泛应用。1)在数据科学中,Python通过NumPy、Pandas等库简化数据处理和分析。2)在Web开发中,Django和Flask框架使开发者能快速构建应用。3)在自动化脚本中,Python的简洁性和标准库使其成为理想选择。

Python的灵活性体现在多范式支持和动态类型系统,易用性则源于语法简洁和丰富的标准库。1.灵活性:支持面向对象、函数式和过程式编程,动态类型系统提高开发效率。2.易用性:语法接近自然语言,标准库涵盖广泛功能,简化开发过程。

Python因其简洁与强大而备受青睐,适用于从初学者到高级开发者的各种需求。其多功能性体现在:1)易学易用,语法简单;2)丰富的库和框架,如NumPy、Pandas等;3)跨平台支持,可在多种操作系统上运行;4)适合脚本和自动化任务,提升工作效率。

可以,在每天花费两个小时的时间内学会Python。1.制定合理的学习计划,2.选择合适的学习资源,3.通过实践巩固所学知识,这些步骤能帮助你在短时间内掌握Python。


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