xlrd.open_workbook.sheets()[0]

时间: 2024-02-17 13:02:47 浏览: 28
`xlrd.open_workbook.sheets()` 返回一个由 Workbook 对象中所有工作表组成的列表,每个工作表都是一个 Sheet 对象。因此,`xlrd.open_workbook.sheets()[0]` 返回的是 Workbook 对象中的第一个工作表(Sheet 对象)。 你可以使用以下代码将第一个工作表中的数据读取出来: ```python import xlrd # 打开 Excel 文件 workbook = xlrd.open_workbook('example.xlsx') # 获取第一个工作表 sheet = workbook.sheets()[0] # 获取第一行数据 row_values = sheet.row_values(0) print(row_values) # 获取第一列数据 col_values = sheet.col_values(0) print(col_values) ``` 在这个例子中,我们首先使用 `xlrd.open_workbook()` 方法打开 Excel 文件,然后使用 `workbook.sheets()[0]` 获取第一个工作表,最后使用 `sheet.row_values()` 和 `sheet.col_values()` 方法获取第一行和第一列的数据。
相关问题

bk = xlrd.open_workbook(fname) table = bk.sheets()[sheetno] nrows = table.nrows ncols = table.ncols

这段代码是使用xlrd库打开Excel文件,并读取指定sheet中的行数和列数。具体解释如下: - `xlrd.open_workbook(fname)`:打开Excel文件,`fname`为文件名或路径。 - `bk.sheets()`:获取Excel文件中所有sheet的列表。 - `bk.sheets()[sheetno]`:获取指定的sheet,`sheetno`为sheet的索引号,从0开始。 - `table.nrows`:获取sheet中的行数。 - `table.ncols`:获取sheet中的列数。 因此,这段代码的作用是获取Excel文件中指定sheet的行数和列数,以便后续处理数据。

导入 xlrd 模块,使用 xlrd.open_workbook() 读取指定工作簿,sheets() 获取第一个工作表,col_values() 将表格中的名字全部提取出来; 2. 导入 os 模块,使用 os.listdir() 获取文件夹路径下所有文件名; 3. 遍历存储文件名的列表; 3.1 如果文件名不是".DS_Store",调用 split() 分割文件名,得到文件名称; 3.2 如果文件名称不在名字中,则用格式化字符串输出"xx非公司员工"。

好的,可以先通过以下代码导入 `xlrd` 模块,读取指定工作簿并获取第一个工作表的所有行数据: ```python import xlrd # 打开指定工作簿 workbook = xlrd.open_workbook('example.xlsx') # 获取第一个工作表 sheet = workbook.sheet_by_index(0) # 获取第一列的所有值 names = sheet.col_values(0) ``` 接下来,可以通过以下代码导入 `os` 模块,使用 `os.listdir()` 获取文件夹路径下所有文件名: ```python import os # 获取文件夹路径下所有文件名 folder_path = '/path/to/folder' file_names = os.listdir(folder_path) ``` 然后,使用循环遍历存储文件名的列表,并对每个文件名进行处理: ```python for file_name in file_names: if file_name != '.DS_Store': # 使用 split() 分割文件名,得到文件名称 name = file_name.split('.')[0] # 如果文件名称不在名字中,则用格式化字符串输出"xx非公司员工" if name not in names: print(f'{name}非公司员工') ``` 以上代码中,`split()` 函数将文件名按照 `.` 分割成一个列表,取第一个元素即为文件名称。`if` 条件语句判断文件名称是否在 `names` 列表中,如果不在则输出提示信息。

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import numpy as np import xlrd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.feature_selection import RFE from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.svm import SVC from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.model_selection import cross_val_score def excel2m(path):#读excel数据转为矩阵函数 data = xlrd.open_workbook(path) table = data.sheets()[0] # 获取excel中第一个sheet表 nrows = table.nrows # 行数 ncols = table.ncols # 列数 datamatrix = np.zeros((nrows, ncols)) for x in range(ncols): cols = table.col_values(x) cols1 = np.matrix(cols) # 把list转换为矩阵进行矩阵操作 datamatrix[:, x] = cols1 # 把数据进行存储 return datamatrix x=excel2m("factors.xlsx") x=np.matrix(x) y=excel2m("RON.xlsx") y=np.matrix(y) rfc=RandomForestClassifier(n_estimators=10,random_state=0) score=[] for i in range(1,200,10): rfe = RFE(estimator=rfc, n_features_to_select=i, step=10).fit(x, y.astype('int')) rfe.support_.sum() rfe.ranking_ x_wrapper=rfe.transform(x) once=cross_val_score(rfc,x_wrapper,y.astype('int'),cv=5).mean() score.append(once) plt.figure(figsize=[20,5]) plt.plot(range(1,200,10),score) plt.xticks(range(1,200,10)) plt.show() np.savetxt('score.csv', score, delimiter = ',') # 确定选择特征数量后,看各个特征得分排名 # 每个特征的得分排名,特征得分越低(1最好),表示特征越好 #print(rfe.ranking_) #np.savetxt('ranking.csv', rfe.ranking_, delimiter = ',') # 每次交叉迭代各个特征得分 #print(rfe.grid_scores_) #np.savetxt('grid_scores.csv', rfe.grid_scores_, delimiter = ',')

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