python中怎么同步将print函数输出的内容保存到一个excel里

时间: 2023-08-30 22:04:17 浏览: 37
Python中的print函数将内容输出到终端而非文件中,因此需要将print函数输出的内容保存到文件中才能输出到Excel中。可以使用Python中的重定向机制将print函数输出的内容重定向到文件中。以下是一个示例代码: ```python import sys import pandas as pd # 重定向输出到文件 sys.stdout = open('output.txt', 'w') # 打印内容 print('Hello World!') # 重定向输出到终端 sys.stdout = sys.__stdout__ # 读取输出的内容并转换为DataFrame格式 df = pd.read_csv('output.txt', header=None, names=['内容']) # 输出到Excel文件中 df.to_excel('output.xlsx', index=False) ``` 这段代码将print函数输出的内容重定向到名为`output.txt`的文件中,然后将文件内容读取为DataFrame格式,并输出到名为`output.xlsx`的Excel文件中。你可以根据自己的需求修改文件名和输出内容。
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Python读取Excel所有数据到一个数组中,使用openpyxl函数

可以使用openpyxl模块来读取Excel文件中的数据,并将数据存储到一个数组中。以下是一个示例代码: ```python import openpyxl # 打开 Excel 文件 workbook = openpyxl.load_workbook('example.xlsx') # 选择 Excel 文件中的一个工作表 worksheet = workbook.active # 创建一个空数组 data = [] # 遍历 Excel 表格中的每一行,将每一行的数据添加到数组中 for row in worksheet.iter_rows(values_only=True): data.append(row) # 打印数组中的所有数据 for row in data: print(row) ``` 在这个例子中,我们首先使用 `openpyxl.load_workbook()` 函数来打开 Excel 文件。然后,我们选择文件中的一个工作表,并使用 `iter_rows()` 函数遍历表格中的每一行。我们将每一行的数据存储到一个数组中,最后打印出这个数组中的所有数据。 需要注意的是,在 `iter_rows()` 函数中我们传入了 `values_only=True` 参数来获取每个单元格的值而不是公式。

写一个读取xlsx文件内容保存到一个列表里的python脚本

可以使用Python中的openpyxl库来读取xlsx文件内容并将其保存到一个列表中。下面是一个示例脚本: ```python import openpyxl # 打开Excel文件 workbook = openpyxl.load_workbook('example.xlsx') # 获取第一个工作表 worksheet = workbook.active # 定义一个空列表来保存内容 data = [] # 遍历工作表中的每一行 for row in worksheet.iter_rows(values_only=True): # 将每一行的内容添加到列表中 data.append(row) # 打印列表内容 print(data) ``` 在这个脚本中,我们首先使用openpyxl库的load_workbook函数打开了一个名为example.xlsx的Excel文件,并获取了第一个工作表。然后,我们定义了一个空列表data来保存读取到的内容。 接下来,我们使用iter_rows函数遍历了工作表中的每一行,并将每一行的内容添加到data列表中。最后,我们打印了data列表中的内容。 注意,这个脚本假设Excel文件中第一行是表头,如果需要去掉表头,可以在遍历行时跳过第一行。

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### 回答1: 可以使用 Python 的 xlrd 库来读取 Excel 文件中的数据。首先,需要安装 xlrd 库,然后使用下面的代码来读取 Excel 文件中的数据。 import xlrd # 打开 Excel 文件 workbook = xlrd.open_workbook('文件路径') # 选择要读取的工作表 worksheet = workbook.sheet_by_name('工作表名称') # 循环读取每一行数据 for row in range(worksheet.nrows): # 读取第一列的数据 cell_value = worksheet.cell_value(row, 0) # 将数据写入结构体中 # 你的代码 上面的代码中,workbook 变量保存了打开的 Excel 文件,worksheet 变量保存了工作表,使用 cell_value 方法可以获取指定行列的单元格的值。 你需要自己定义结构体的类型和如何将数据写入结构体中。 例如,如果你的结构体类型为: class Student: def __init__(self, name, age): self.name = name self.age = age 那么你可以这样写: student = Student(cell_value, 0) 将读取到的单元格的值作为参数传递给结构体的构造函数,创建一个新的结构体对象。 希望这对你有帮助。 ### 回答2: Python可以使用pandas库来处理Excel文件。首先,需要安装pandas库。 python pip install pandas 下面是实现的步骤: 1. 引入pandas库和用于创建结构体的namedtuple模块。 python import pandas as pd from collections import namedtuple 2. 使用pandas库的read_excel函数读取Excel文件的内容,并将其存储在一个DataFrame对象中。 python df = pd.read_excel('filename.xlsx') 3. 创建一个结构体类型,例如使用namedtuple函数创建一个名为Data的结构体,来存储Excel列的内容。 python Data = namedtuple('Data', 'column_name') 4. 遍历Excel列的内容,并将每个值存储在结构体中。 python data_list = [] for value in df['column_name']: # 将'column_name'替换为Excel表格的列名 data = Data(value) data_list.append(data) 这样,Excel中的一列的所有内容就被写入了一个结构体类型的列表中,每个结构体包含一行的值。可以通过索引或遍历访问结构体中的值,例如data_list[i].column_name。 完整的代码如下: python import pandas as pd from collections import namedtuple # 读取Excel文件的内容 df = pd.read_excel('filename.xlsx') # 创建一个结构体类型 Data = namedtuple('Data', 'column_name') # 遍历Excel列的内容,并将每个值存储在结构体中 data_list = [] for value in df['column_name']: data = Data(value) data_list.append(data) 注意:需要将'filename.xlsx'替换为实际的Excel文件名,'column_name'替换为要处理的Excel列的列名。 ### 回答3: 在Python中,可以使用openpyxl库来读取和写入Excel文件。以下是将Excel中一列的内容写入结构体的示例代码: python import openpyxl # 打开Excel文件 workbook = openpyxl.load_workbook('example.xlsx') # 选择要读取的工作表 sheet = workbook['Sheet1'] # 创建结构体对象 class MyStruct: def __init__(self, value): self.column_value = value # 从Excel列中读取内容并写入结构体 data_list = [] for cell in sheet['A']: value = cell.value data_obj = MyStruct(value) data_list.append(data_obj) # 打印写入结构体的内容 for data_obj in data_list: print(data_obj.column_value) 以上代码中,假设Excel文件名为example.xlsx,工作表名为Sheet1,要读取的列为A列。首先,使用openpyxl库加载Excel文件,并选择要读取的工作表。然后,创建一个自定义的结构体类MyStruct,其中包含一个column_value属性用于保存Excel列中的内容。接下来,通过遍历A列中的单元格,将每个单元格的值赋值给MyStruct对象的column_value属性,再将每个对象添加到一个列表中。最后,遍历结构体列表并打印每个对象的column_value属性,即可将Excel中一列的内容写入结构体中。
### 回答1: 可以使用 Python 的 openpyxl 库来读取 Excel 文件并操作其中的数据。 首先,你需要安装 openpyxl 库: pip install openpyxl 然后,你可以使用下面的代码来读取 Excel 文件并将第 3 列的数据保存到新列表中: import openpyxl # 打开 Excel 文件 wb = openpyxl.load_workbook('文件路径') # 选择工作表 sheet = wb['工作表名称'] # 创建新列表 new_list = [] # 遍历工作表中的每一行 for row in sheet.rows: # 将第 3 列的数据添加到新列表中 new_list.append(row[2].value) # 关闭 Excel 文件 wb.close() 上面的代码中,我们首先使用 openpyxl 库的 load_workbook 函数打开了 Excel 文件,然后选择了工作表,接着创建了一个新列表,然后遍历了工作表中的每一行,并将第 3 列的数据添加到新列表中。最后,我们使用 close 函数关闭了 Excel 文件。 希望这些信息对你有帮助! ### 回答2: 可以使用Python中的pandas库来读取Excel文件,并将第三列的数据保存到新的列表中。以下是一个示例代码: python import pandas as pd # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('example.xlsx') # 获取第三列的数据 column_3_data = df.iloc[:, 2].tolist() # 打印第三列的数据 print(column_3_data) 在上述代码中,首先我们导入了pandas库。然后使用read_excel方法读取名为example.xlsx的Excel文件,并将其存储在一个DataFrame对象中。 接下来,我们使用iloc方法从DataFrame对象中选择所有行和第三列的数据。iloc方法的第一个参数表示行的范围,:表示选择所有行;第二个参数表示列的范围,2表示选择第三列。然后使用tolist方法将选中的列转换成列表,并将其赋值给column_3_data变量。 最后,我们使用print语句打印出新列表column_3_data的内容。 请注意,上述示例中的Excel文件名为example.xlsx,你需要将文件名替换为你自己的Excel文件名。另外,你还需要安装pandas库,可以使用pip install pandas命令来进行安装。 ### 回答3: 可以使用Python的openpyxl库来读取Excel文件,并将第3列的数据保存到一个新的列表中。 首先,需要安装openpyxl库,可以使用以下命令安装: pip install openpyxl 然后,使用以下代码读取Excel文件中的第3列数据,并保存到一个新的列表中: python import openpyxl # 打开Excel文件 wb = openpyxl.load_workbook('example.xlsx') # 选择要读取的工作表 sheet = wb.active # 创建一个列表来保存第3列的数据 column_data = [] # 遍历第3列的单元格 for cell in sheet['C']: # 将单元格的值添加到列表中 column_data.append(cell.value) # 输出保存了第3列数据的列表 print(column_data) 假设Excel文件名为example.xlsx,运行上述代码后,将打印出保存了第3列数据的列表。 注意,上述代码中的sheet['C']表示选择第3列,读取Excel文件时,列索引从1开始。如果要选择其他列,请将代码中的'C'替换为相应的列字母。
以下是使用Python代码将天眼查数据爬取并保存到Excel文件中的示例: python import requests import json import pandas as pd def get_company_data(keyword): url = 'https://www.tianyancha.com/search' headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3' } params = { 'key': keyword } response = requests.get(url, headers=headers, params=params) data = json.loads(response.text) if data['state'] != 'ok': print('获取数据失败,请稍后再试!') return [] results = data['data']['result'] company_data = [] for result in results: company = { '公司名称': result['name'], '法定代表人': result['legalPersonName'], '注册资本': result['regCapital'], '注册时间': result['regTime'] } company_data.append(company) return company_data def save_to_excel(data, filename): df = pd.DataFrame(data) df.to_excel(filename, index=False) print('数据已保存到Excel文件!') def main(): keyword = input('请输入要搜索的公司关键词:') filename = input('请输入要保存的Excel文件名:') company_data = get_company_data(keyword) if company_data: save_to_excel(company_data, filename) if __name__ == '__main__': main() 上述代码中,首先定义了一个get_company_data函数用于爬取天眼查上关于指定关键词的公司数据。然后,定义了一个save_to_excel函数用于将数据保存到指定的Excel文件中。最后,在主函数中,用户可以输入要搜索的公司关键词和保存的Excel文件名,并调用前面定义的函数完成爬取和保存操作。 程序运行时,会先从用户处获取要搜索的公司关键词和保存的Excel文件名,然后调用get_company_data函数爬取数据,再调用save_to_excel函数保存数据到Excel文件中。如果获取数据失败,程序会输出失败提示信息。最后,程序会输出保存成功的提示信息。

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