AttributeError: 'Worksheet' object has no attribute 'col'

AttributeError: `'Worksheet' object has no attribute 'col'`这个错误通常是由于对`Worksheet`对象使用了不存在的属性`col`导致的。可能的原因是你正在使用的版本中没有该属性或者你可能错误地使用了该属性。你可以检查一下你所使用的库的版本以及对`Worksheet`对象的属性使用是否正确。

相关问题

AttributeError: 'Worksheet' object has no attribute 'col_width'

### 回答1：
这个错误出现的原因是因为 `Worksheet` 对象没有 `col_width` 属性，但你的代码中尝试访问了这个属性导致了 AttributeError 错误。

如果你想设置某一列的宽度，可以使用 `Worksheet` 对象的 `column_dimensions` 属性来访问列维度，并使用 `width` 属性设置宽度。例如，要将第一列的宽度设置为20，可以使用以下代码：

from openpyxl import Workbook

wb = Workbook()
ws = wb.active

# 设置第一列的宽度为20
ws.column_dimensions['A'].width = 20

如果你想要设置多列的宽度，可以使用循环来实现。例如，以下代码将设置前三列的宽度为20：

from openpyxl import Workbook

wb = Workbook()
ws = wb.active

# 设置前三列的宽度为20
for col in ['A', 'B', 'C']:
    ws.column_dimensions[col].width = 20

你可以根据需要修改列名称和宽度值。

### 回答2：
在Python中，AttributeError是一种异常类型，用于指示在访问一个对象的属性时发生了错误。在这种情况下，错误信息指出'Worksheet'对象没有'col_width'属性。

这个错误通常发生在使用openpyxl库访问Excel文件的工作表时。'col_width'是openpyxl库中的一个属性，用于设置列的宽度。但是在某些情况下，可能会发生错误，错误消息可能是因为：
- openpyxl版本不正确：某些旧版本的openpyxl库可能不支持'col_width'属性。请确保您的openpyxl库是最新的版本。
- 对象名称拼写错误：请检查您的代码中是否正确拼写了'col_width'属性。可能是大小写或其他拼写错误导致无法正确访问该属性。
- 使用了错误的工作表对象：请确保您正在正确地访问工作表对象，并且该对象确实是openpyxl库中的Worksheet对象。有时候可能会将其他对象误认为是工作表对象而引发错误。

要解决这个错误，可以尝试以下几种方法：
- 确保您的openpyxl库是最新版本，并根据需要更新它。
- 仔细检查代码中对'col_width'属性的拼写，确保没有拼写错误。
- 确保您正在正确地访问工作表对象，并且该对象确实是openpyxl库中的正确对象。

希望以上解答能够帮助您解决AttributeError: 'Worksheet' object has no attribute 'col_width'的问题。

### 回答3：
这个错误是因为在使用'Worksheet'对象时，调用了其没有的属性'col_width'。'col_width'属性用于设置工作表列的宽度，但是此对象并没有此属性。可能是因为代码中错误地使用了该属性。可能的解决方法是检查代码中是否有错误的调用，或者查阅相关的文档以了解如何正确地设置工作表列的宽度。

AttributeError: 'Worksheet' object has no attribute 'col_values'

这个错误信息通常在Python中处理Pandas库的数据时遇到，特别是当你尝试访问DataFrame或Series对象的`col_values`属性时。`Worksheet`对象实际上是Excel操作中的一个概念，在Pandas中对应的应该是`DataFrame`或`Series`。`col_values`不是Pandas内置的属性，可能是你在某个自定义模块或者过时版本的API中找到了这个名称。

错误表明`Worksheet`对象实际上没有名为`col_values`的方法或属性。如果你确实需要获取列值，你应该使用`values`、`tolist()` 或者 `iloc[:, column_index]`这样的Pandas函数，例如：

data = df.iloc[:, i]  # 获取第i列的值

或者

column_values = df.columns[i].tolist()  # 如果你需要的是列名而非数值