openpyxl.load_workbook报错

时间: 2023-05-31 08:20:28 浏览: 111
### 回答1: openpyxl.load_workbook报错可能是因为以下原因: 1. 文件路径错误:检查文件路径是否正确,确保文件存在。 2. 文件格式错误:openpyxl只支持.xlsx格式的Excel文件,如果文件格式不正确,会报错。 3. Excel文件正在被占用:如果Excel文件正在被其他程序占用,openpyxl无法读取该文件,会报错。 4. openpyxl版本不兼容:如果使用的openpyxl版本与Python版本或其他依赖库版本不兼容,会导致报错。 解决方法: 1. 检查文件路径是否正确,确保文件存在。 2. 确保Excel文件格式正确,如果不正确,可以将文件另存为.xlsx格式。 3. 关闭其他程序占用Excel文件,或者将Excel文件复制一份到其他目录中,再读取。 4. 确保使用的openpyxl版本与Python版本或其他依赖库版本兼容,可以升级或降级openpyxl版本。 ### 回答2: openpyxl.load_workbook是一个Python库,用于加载Excel文档并对其进行读写操作。如果在使用该函数时报错,可能有以下几种情况: 1.找不到Excel文件 如果指定的Excel文件不存在或路径错误,就会出现"FileNotFoundError"错误。此时需要检查路径是否正确并确保Excel文件存在。 2.Excel文件被占用 如果Excel文件被其他程序打开并且正在使用,就会出现"PermissionError"或"OpenPyXLError"错误。此时需要关闭其他程序并重新尝试打开Excel文件。 3.Excel文件格式错误 Openpyxl只支持.xlsx格式的Excel文件,如果读取的文件不是.xlsx格式,就会出现"InvalidFileException"错误。此时需要将文件另存为.xlsx格式。 4.数据不规范 在使用openpyxl进行读取和写入操作时,需要遵循Excel表格的格式要求。如果数据不规范,可能会出现"ValueError"错误或引起其他异常。此时需要检查数据格式是否正确,并按照要求进行修改。 5.库版本错误 如果使用的openpyxl库版本过低或过高,可能会导致函数调用失败。此时需要更新或降低openpyxl库版本。 总之,在使用openpyxl库进行Excel文件操作时,需要仔细检查文件路径、文件格式、数据格式、数据要求以及openpyxl库版本等多个方面,并根据错误信息进行适当处理,才能顺利完成相关操作。 ### 回答3: openpyxl是一个常用的Python模块,用于读写Excel文件。在使用openpyxl的过程中,有时候会遇到“openpyxl.load_workbook报错”的情况,这种情况可能会让使用者非常困惑。针对这种情况,我们可以进行以下排错流程。 首先,我们需要查看报错信息,了解具体的错误原因。在Python控制台或者编译器中运行程序时,可以看到openpyxl.load_workbook函数报错的详细信息。可能的报错信息包括:文件路径不存在、文件格式不正确、工作簿名称错误等。 其次,我们需要检查文件路径是否正确。openpyxl.load_workbook函数的参数应该是Excel文件的绝对路径或者相对路径。如果文件不存在或路径不正确,就会报错。因此我们可以通过将文件复制到当前工作目录,或者使用绝对路径的方式来正确打开文件。 第三,我们需要检查Excel文件的格式是否正确。openpyxl只支持xlsx文件格式,如果我们尝试读取xls、csv等其他格式的文件,同样会报错。此时,我们可以通过手动打开文件查看格式,或者重新保存文件为xlsx格式来解决这个问题。 最后,我们还需要检查Excel文件中的工作簿名称是否正确。当我们通过openpyxl.load_workbook函数打开Excel文件时,该函数默认读取Excel中的第一个工作簿。如果我们想读取其他工作簿,就需要明确指定工作簿的名称。当我们指定的工作簿名称不正确时,同样会报错。这时,我们需要手动查看Excel文件中的工作簿名称,或者使用其他工作簿名称尝试打开文件。 综上所述,openpyxl.load_workbook报错的原因可能包括文件路径、文件格式、工作簿名称等多个方面。通过逐步排错,我们可以找到具体的错误原因并解决问题。

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import os import pandas as pd from openpyxl import load_workbook from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows # 指定要合并的文件夹路径 folder_path = r"E:\aaaa\aaaa" fields_to_write = ['aaaa', 'aaaa'] # 获取文件夹中所有的 xlsx 文件路径 xlsx_files = [os.path.join(folder_path, f) for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xlsx')] # 创建一个空的 DataFrame 用于存储合并后的数据 merged_data = pd.DataFrame() # 循环读取每个 xlsx 文件,将它们合并到 merged_data 中 for xlsx_file in xlsx_files: # 使用 pandas 读取 xlsx 文件,并清理无效字符引用 wb = load_workbook(filename=xlsx_file, read_only=False, data_only=True, keep_vba=False, keep_links=False, keep_protection=False) for sheet_name in wb.sheetnames: ws = wb[sheet_name] for row in ws.rows: for cell in row: cell.value = cell.value if cell.value is None else str(cell.value).strip() df = pd.read_excel(wb) # 将读取到的数据追加到 merged_data 中 merged_data = merged_data.append(df, ignore_index=True) # 在 merged_data 中添加新的一列数据 merged_data['new_column'] = 'new_value' # 创建一个新的工作簿 wb_new = load_workbook(write_only=True) ws_new = wb_new.create_sheet('merged_data') # 将 DataFrame 中的数据逐行写入到新的工作簿中 rows = dataframe_to_rows(merged_data[fields_to_write + ['new_column']], index=False) for row in rows: ws_new.append(row) # 保存合并后的数据到新的 xlsx 文件中 wb_new.save(r"E:\aaaa\aaaa\merged_file.xlsx")使用此代码会出现ValueError: Invalid file path or buffer object type: <class 'openpyxl.workbook.workbook.Workbook'>的报错,请优化下

import pandas as pd import openpyxl # import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split # 打开Excel文件 wb = openpyxl.load_workbook('./处理过的训练集/987027.xlsx') # 选择需要读取的工作表 ws = wb['Sheet1'] # 读取第一列第二行之后的数据 data = [] for row in ws.iter_rows(min_row=2, min_col=1, values_only=True): data.append(row[0]) # 打印读取的数据 # print(data) # # 将浮点型数据按照等宽离散化的方法转化为离散型数据 # bin_edges = np.linspace(min(data), max(data), num=10) # discretized_data = np.digitize(data, bin_edges) # # 打印转化后的数据 # print(discretized_data) # 假设数据共有N个点,采样周期为0.25秒 N = len(data) t = np.arange(N) * 0.25 # labels2 = pd.cut(t, bins=10, labels=False) #组合时间序列和采样值 data1 = np.column_stack((t,data)) print(data1[:10]) # 打印前10行数据 # train_test_split函数用于将数据集划分为训练集和测试集,其中test_size参数指定了测试集所占的比例, # random_state参数指定了随机种子,以保证每次划分的结果相同。 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data1[:, :-1], data1[:, -1], test_size=0.2, random_state=42) clf = AdaBoostClassifier(n_estimators=100, random_state=0) clf.fit(X_train, y_train) clf.predict([[0,0,0,0]]) clf.score(X_train, y_train)报错ValueError: X has 2 features, but AdaBoostClassifier is expecting 1 features as input.

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