python获取一个excell的行数

你可以使用 Python 的 `openpyxl` 模块来读取 Excel 文件，并获取其中的行数。以下是获取 Excel 文件中行数的示例代码：

from openpyxl import load_workbook

# 加载 Excel 文件
workbook = load_workbook(filename='example.xlsx')

# 选择第一个工作表
worksheet = workbook.active

# 获取行数
row_count = worksheet.max_row

# 打印行数
print("行数为:", row_count)

在上面的代码中，我们首先使用 `load_workbook()` 函数加载 Excel 文件。然后，我们选择第一个工作表并使用 `max_row` 属性获取行数。最后，我们打印行数。

相关问题

python如何把本地excell表格上传到espace群空间中

要将本地Excel表格上传到Espace群空间，通常需要使用Espace提供的API接口，通过编写Python脚本来实现这一功能。这通常涉及以下步骤：

1. 确保你有Espace群空间的正确URL以及必要的认证信息，比如用户名和密码或者API密钥。
2. 使用Python的`requests`库或其他适合HTTP请求的库来发送请求。如果你使用的是REST API，那么这会是一个常见的选择。
3. 准备好上传的数据格式。通常情况下，需要将Excel表格转换成API接受的数据格式，比如JSON。
4. 发送请求到Espace群空间的上传接口，并携带必要的认证信息和文件数据。
5. 处理响应，确认文件是否成功上传。

以下是一个简化的例子，展示如何使用Python和requests库来上传文件：

import requests

# Espace群空间上传接口URL
url = 'https://your-espace-domain.com/api/upload'
# 认证信息，根据Espace要求可能需要用户名和密码或者API密钥
auth = ('username', 'password')
# 要上传的本地Excel文件路径
file_path = '/path/to/your/excel.xlsx'

# 打开文件准备读取内容
with open(file_path, 'rb') as f:
    files = {'file': (file_path, f)}
    # 发送POST请求进行上传
    response = requests.post(url, auth=auth, files=files)

# 检查上传是否成功
if response.status_code == 200:
    print('文件上传成功！')
else:
    print('文件上传失败，错误码：', response.status_code)

请注意，上面的代码需要根据Espace群空间的API文档进行相应的调整，包括认证方式、上传接口URL、文件字段名等。

python绘制房源excell热力图

要绘制房源excel的热力图，可以使用Python中的pandas和seaborn库。

首先，你需要加载Excel文件，可以使用pandas库的read_excel()方法来完成。

import pandas as pd

df = pd.read_excel('房源.xlsx')

接下来，你需要对数据进行处理，将其转换为可以绘制热力图的形式。可以使用pandas库的pivot_table()方法来完成。

table = pd.pivot_table(df, values='价格', index=['区域'], columns=['户型'], aggfunc=np.mean)

其中，'价格'是Excel表格中的列名，'区域'和'户型'是我们想要作为行和列的属性。aggfunc参数指定了对于重复的区域和户型如何处理，这里使用了np.mean()来计算均值。

最后，使用seaborn库的heatmap()方法来绘制热力图。

import seaborn as sns

sns.heatmap(table, cmap="YlGnBu")

这里使用了"YlGnBu"颜色映射，你可以根据自己的需要选择不同的颜色映射。

完整代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns

df = pd.read_excel('房源.xlsx')

table = pd.pivot_table(df, values='价格', index=['区域'], columns=['户型'], aggfunc=np.mean)

sns.heatmap(table, cmap="YlGnBu")

注意：在代码中，我假设了Excel表格中有'价格'、'区域'和'户型'这三个属性。你需要根据自己的数据调整代码。