1.场景描述 因文本相似性热度统计(python版)需求中要根据故障类型进行分组统计,需要对excel进行分组后再分词统计,简单记录下,有需要的朋友可以直接拿走,不客气! 2.解决方案 采用pandas包首先进行分组,然后获取具体明细再进行分词处理(分词处理这里就不展开了),只介绍下python下excel分组,然后对具体明细进行处理. 2.1 完整代码 import pandas as pd if __name__ == '__main__': inputfile = '软件老王-source

由于最近老是用到python读取excel文件,所以特意记录一下python读取excel文件的大体框架. 库:xlrd(读),直接pip安装即可.想要写excel文件的话,安装xlwd库即可,也是直接pip安装就可以啦~ 下面直接贴代码了: import xlrd #读取excel文件内容(path为文件路径) def read_excel(path): # 获取所有sheet workbook = xlrd.open_workbook(path) sheet_names = workbook

写在前面: (1)Excel中数字格式int(1),读出的是float(1.0)类型,导致传参时造成不同,强制转换时,int(str(1.0))在2.7版本又会报错ValueError: invalid literal for int() with base 10: '1.0',经查阅资料后,发现数字类型在Excel中设置格式为 “文本”时会避免此问题发生: (2)Excel中包含中文时,读出的是str类型,断言时,self.assertEqual(self.info['msg'], int(s

一.xlrd的说明 xlrd是专门用来在python中读取excel文档的模块,使用前需要安装. 可以到这https://pypi.python.org/pypi/xlrd进行下载tar.gz文件,然后解压缩安装,在cmd命令窗口中切换到解压后的文件夹中,使用 python setup.py install 进行安装. 方法二. 使用pip进行安装 pip install xlrd 二.使用介绍 1导入模块 import xlrd 2 打开excel文件 data = xlrd.open_wor

方法一:利用pandas import pandas as pd inputfile_1 = "F:\\大论文实验\\福贡县数据\\贫困人口数据_2015.xlsx" data1 = pd.read_excel(inputfile_1)#,index_col = '序号' #打印表头list1 = data1.columns.values.tolist() print(list) #打印数据基本统计信息 statistics = data1.describe() # 利用里面的基本统计

一.摘要 在这篇文章中: https://www.cnblogs.com/xiao987334176/p/9330368.html#autoid-4-5-2 介绍了使用 xlrd 模块,读取指定坐标的单元格,以及循环整个表格. 还没有介绍如何读取指定的列. 二.举例 目前有一张水果报价表,内容如下: 需要提取品名和成本价,完整代码如下: #!/usr/bin/env python3 # coding: utf-8 import xlrd # 打开excel文件,创建一个workbook对象,bo

sales: store: """(1)用load_workbook函数打开excel文件,返回一个工作簿对象 (2)用工作簿对象获取所有的sheet (3)第一个for循环遍历所有sheet (4)每次遍历sheet时,先用get_sheet_by_name获取要遍历的sheet (5)开始下一个for循环,循环遍历这个sheet中的所有行 (6)在遍历每一行的for循环中,遍历每一列,把每一列的值,通过join函数拼接起来,这里用ljust函数进行左对齐"&qu

今天完善excel_module.py文件,上代码: # coding: utf-8 import xlrd class ReadExcel(): def __init__(self, file_name): self.data = xlrd.open_workbook(file_name) def close(self): self.data.close() def get_sheet_by_index(self, index): ''' 通过表的索引获取表格的内容 :param index:

#!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- from bs4 import BeautifulSoup import urllib.request import xlwt import xlrd workbook=xlrd.open_workbook('./step1.xls') row=0 booksheet = workbook.sheet_by_name('Sheet 1') for n in range(booksheet.nrows): name

小罗问我怎么从excel中读取数据,然后我百了一番,做下记录 以下代码来源于:http://www.cnblogs.com/lhj588/archive/2012/01/06/2314181.html excel数据图(小罗说数据要给客户保密,我随手写了几行数据): python读取excel文件代码: #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # 读取excel数据 # 小罗的需求,取第二行以下的数据,然后取每行前13列的数据 import x

因为工作需求,需要审核一部分query内容是否有效,query储存在Excel中,文本内容为页面的Title,而页面的URL以HyperLink的格式关联到每个Cell. 于是本能的想到用Python读取Excel文件之后进行文本分析,之后对每个链接进行一次HttpRequest,通过分析HttpResponse的内容来判断当前链接是否有效. 于是上网搜了下,发现比较主流的是用xlrd的插件,但是实际使用过程中发现,无论如何,最终获取的hyperlink_map值一直都是None,也没空去分析到

Python读取Excel,里面如果是日期,直接读出来是float类型,无法直接使用. 通过判断读取表格的数据类型ctype,进一步处理. 返回的单元格内容的类型有5种: ctype: 0 empty,1 string, 2 number, 3 date, 4 boolean, 5 error ctype =sheet1.cell(iRow,iCol).ctype 参考示例如下: 1.准备一个Excel文件,文件名Book1.xlsx 从第2行的第1列开始向右,分别是2019年的7月的1.2.3

excel文件内容: 读取excel: # coding=utf-8 import xlrd import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') import traceback class excelHandle: def decode(self, filename, sheetname): try: filename = filename.decode('utf-8') sheetname = sheetname.decode('ut

一.安装xlrd模块和xlwt模块(服务器) 1. 下载xlrd模块和xlwt模块 到python官网http://pypi.python.org/pypi/xlrd下载模块.下载的文件例如:xlrd-0.9.3.tar.gz. 到python官网http://pypi.python.org/pypi/xlwt下载模块.下载的文件例如:xlwt-1.0.0.tar.gz. 2. 安装xlrd模块和xlwt模块 a) 安装前提是已经安装python. b) 分别解压下载的xlrd-0.9.3.ta

一.安装xlrd模块和xlwt模块 1. 下载xlrd模块和xlwt模块 到python官网http://pypi.python.org/pypi/xlrd下载模块.下载的文件例如:xlrd-0.9.3.tar.gz. 到python官网http://pypi.python.org/pypi/xlwt下载模块.下载的文件例如:xlwt-1.0.0.tar.gz. 2. 安装xlrd模块和xlwt模块 a) 安装前提是已经安装python. b) 分别解压下载的xlrd-0.9.3.tar.gz和

python读取Excel表格文件,例如获取这个文件的数据 python读取Excel表格文件,需要如下步骤: 1.安装Excel读取数据的库-----xlrd 直接pip install xlrd安装xlrd库 #引入Excel库的xlrd import xlrd 2.获取Excel文件的位置并且读取进来 #导入需要读取Excel表格的路径 data = xlrd.open_workbook(r'C:\Users\NHT\Desktop\Data\\test1.xlsx') table = d

一.读取Excel文件   使用pandas的read_excel()方法,可通过文件路径直接读取.注意到,在一个excel文件中有多个sheet,因此,对excel文件的读取实际上是读取指定文件.并同时指定sheet下的数据.可以一次读取一个sheet,也可以一次读取多个sheet,同时读取多个sheet时后续操作可能不够方便,因此建议一次性只读取一个sheet.   当只读取一个sheet时,返回的是DataFrame类型,这是一种表格数据类型,它清晰地展示出了数据的表格型结构.具体写法为:

项目中要用到这个,所以记录一下. python下读取excel文件方法多种,用的是普通的xlrd插件,因为它各种版本的excel文件都可读. 首先在https://pypi.python.org/pypi/xlrd下载插件安装,命令是“python setup.py install”,然后直接import xlrd就可以了. 下面是找到的现成函数,一个是按表的索引读,一个是按表名读,其实都一样啦. import xlrd def open_excel(filename= 'file.xls'):

https://blog.csdn.net/u011956147/article/details/80369731 创建文件夹: import osimport shutil def buildfile(echkeyfile):    if os.path.exists(echkeyfile):            #创建前先判断是否存在文件夹,if存在则删除            shutil.rmtree(echkeyfile)            os.makedirs(echkeyf

# coding=UTF-8import csvimport xlrd class ReaderFile(): """ 读取csv文件 filePath:文件路径 """ def getCsvValue(self, filePath): # 用于存放返回dict的list dictList = []; # 打开指定路径的文件 with open(filePath) as file: # 读取csv文件 datareader = csv.reade

相信很多人都试过通过OleDB读取Excel文件,这种方法效率十分高,只是有一点会让人十分头痛,就是当一列中既有混合型数据,又有纯数据时,往往容易丢失数据. 百度过后,改连接字符串 “HDR=YES;IMEX=1”,再甚者改注册表,TypeGuessRows设置更大的数字或为0,然而丢失数据的问题始终解决不了. 在我试过多次后,发现其实采用ACE 引擎读取Excel文件比使用Jet引擎好很多, 首先说明一下Microsoft.Jet.OLEDB.4.0和Microsoft.ACE.OLEDB.1