日常需要Python来处理各种数据,处理Excel数据常用的库一般有openpyxl.xlrd(读取).xlwt(写入). 经过对比发现openpyxl模块比较好用. openpyxl模块 这篇笔记比较详细,如果遇到无法解决的其他问题会在本文继续添加. https://www.cnblogs.com/programmer-tlh/p/10461353.html 读取Excel公式的结果 遇到读取Excel数据时,需要读出公式的值,但是读出了公式的情况,有两种处理方法可以把公式转换成数值. 一般加…

当实际工作需要把excel表的数据读取出来,或者把一些统计数据写入excel表中时,一个设计丰富,文档便于寻找的模块就会显得特别的有吸引力,本文对openpyxl模块的一些常见用法做一些记录,方便工作中查询(好记性不如烂笔头) author:he    qq:760863706    python:3.5    date:2018-9-14 1:安装openpyxl pip install openpyxl 1 2:excel表读取数据(.xlsx) import openpyxlfilepat…

安装方法 使用 pip 或通过专门python IDE(如pyCharm)进行安装 其中pip安装方法,命令行输入:  pip install openpyxl 基本使用 第一步先是要导入 openpyxl 模块 importopenpyxl 读取Excel文档 通过调用方法load_workbook(filename)进行文件读取,该方法中还有一个read_only参数用于设置文件打开方式,默认为可读可写,该方法最终将返回一个workbook的数据对象 # 文件必须是xlsx格式,如果是其他格…

from IPython.core.interactiveshell import InteractiveShell InteractiveShell.ast_node_interactivity = "all" #全部行都能输出 import warnings warnings.filterwarnings('ignore') Excel基本概念 工作簿:一个Excel电子表格文档,扩展名.xlsx 工作表:一个工作簿最多可以包含255张工作表 活动表:用户当前查看或关闭Excel前…

初识与安装 Openpyxl is a Python library for reading and writing Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm files. 安装 $ pip install openpyxl 一个简单创建例子 from openpyxl import Workbook wb = Workbook() # 激活 worksheet ws = wb.active # 数据可以直接分配到单元格中 ws['A1'] = 42 # 可以附加行,从第一列…

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博主亲自录制视频教程) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share http://blog.csdn.net/boksic/article/details/7216468 受http://yixuan.cos.nam…

# -*- coding: utf-8 -*- #python 27 #xiaodeng #读取CSV文件(reader和DictReader2个方法) import csv #csv文件,是一种常用的文本格式,用以存储表格数据,很多程序在处理数据时会遇到csv格式文件 files=open('test.csv','rb') #方法一:按行读取,返回的是一个迭代对象 ''' reader=csv.reader(files) for line in reader: print line ''' p…

python常常用opencv模块来处理图像. import cv2 as cv 读取图片:imread() 默认按照彩色三通道读取: img = cv2.imread(path) 读取灰度图: img = cv2.imread(path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) 色彩空间转换:cvtColor() #彩色图转灰度图 gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY) #彩色图转HSV [255,255,128] img2 = cv.cvtC…

pandas提供了使我们能够快速便捷地处理结构化数据的大量数据结构和函数.pandas兼具Numpy高性能的数组计算功能以及电子表格和关系型数据(如SQL)灵活的数据处理能力.它提供了复杂精细的索引功能,以便更为便捷地完成重塑.切片和切块.聚合以及选取数据子集等操作. 对于金融行业的用户,pandas提供了大量适用于金融数据的高性能时间序列功能和工具. DataFrame是pandas的一个对象,它是一个面向列的二维表结构,且含有行标和列标. 在指定的录目下打开ipython notebook…

def test(): wb2 = openpyxl.Workbook() #创建一个excel对象 wb2.save("a.xlsx") #保存excel并命名为a.xlsx wb2 = openpyxl.load_workbook('a.xlsx') #加载excel数据 sheets2 = wb2.sheetnames #获取excel的sheet表集合 sheet2 = wb2[sheets2[0]] #获取excel的第一个sheet表 print(sheet2['a1'].…