openpyxl 获取有值的一共几行
时间: 2024-05-16 21:09:32 浏览: 11
openpyxl是一个用于操作Excel文件的Python库。要获取有值的行数,可以使用以下步骤:
1. 导入openpyxl库:
```python
import openpyxl
```
2. 打开Excel文件:
```python
workbook = openpyxl.load_workbook('filename.xlsx')
```
其中,'filename.xlsx'是你要打开的Excel文件名。
3. 选择工作表:
```python
worksheet = workbook['sheetname']
```
其中,'sheetname'是你要操作的工作表名。
4. 获取有值的行数:
```python
row_count = worksheet.max_row
```
这将返回工作表中有值的行数。
5. 关闭Excel文件:
```python
workbook.close()
```
相关问题
1.xlxs的sheet2中已有几行数据,写一串python代码将aa,bb,cc,dd四个值写入sheet2的空白行中
假设已经打开了名为 `test.xlsx` 的 Excel 文件,并且需要在它的第二个工作表中(即 `sheet2`)写入数据。可以使用 `openpyxl` 库来实现:
```python
import openpyxl
# 打开 Excel 文件
workbook = openpyxl.load_workbook('test.xlsx')
# 选择 sheet2
sheet = workbook['sheet2']
# 获取 sheet2 中已有的行数
rows = sheet.max_row
# 将数据写入空白行中
sheet.cell(row=rows+1, column=1, value='aa')
sheet.cell(row=rows+1, column=2, value='bb')
sheet.cell(row=rows+1, column=3, value='cc')
sheet.cell(row=rows+1, column=4, value='dd')
# 保存修改
workbook.save('test.xlsx')
```
这段代码中,`max_row` 方法可以获取当前工作表中最大的行数,然后在最后一行的下一行写入数据。`cell` 方法用于定位要写入的单元格,第一个参数是行数,第二个参数是列数,第三个参数是要写入的值。最后,记得调用 `save` 方法保存修改。
python获取excel数据
### 回答1:
Python可以使用第三方库如pandas和xlrd来获取Excel数据。使用pandas可以将Excel文件读取为DataFrame格式,方便进行数据处理和分析。使用xlrd可以直接读取Excel文件中的数据,但需要手动处理数据格式。具体使用方法可以参考相关文档和教程。
### 回答2:
Python可以使用第三方库openpyxl来获取Excel数据。
首先,需要安装openpyxl库。可以使用pip来安装,即在命令行中运行命令:pip install openpyxl。
导入openpyxl模块后,就可以使用openpyxl提供的方法来读取Excel数据。首先,通过openpyxl.load_workbook()方法加载Excel文件。可以提供文件路径作为参数,例如:wb = openpyxl.load_workbook('example.xlsx')。
接下来,可以通过工作簿对象wb的方法来获取工作表对象。可以使用wb.sheetnames属性获取所有工作表的名称,然后使用wb['工作表名称']的方式获取具体的工作表对象。例如:sheet = wb['Sheet1']。
获取工作表对象后,就可以使用Sheet对象提供的方法来获取具体的单元格数据。可以使用sheet.cell(row, column)方法来获取指定行列的单元格对象,然后通过单元格对象的value属性获取单元格的值。例如:data = sheet.cell(1, 1).value。
通过循环和条件判断等方法,可以遍历工作表的所有数据,将其存储到变量中或进行其他操作。
最后,需要注意,如果Excel文件中有多个工作表,需要在读取数据前确定要读取的工作表。
以上是使用Python获取Excel数据的基本方法,根据实际需求可能会有一些细节的处理。具体的使用可以参考openpyxl库的文档和示例代码。
### 回答3:
Python可以使用`pandas`库来获取Excel数据。首先,需要安装`pandas`库并导入相应模块。
```python
import pandas as pd
```
然后,可以使用`read_excel()`函数来读取Excel文件,并将数据存储到一个`DataFrame`对象中。
```python
data = pd.read_excel('文件路径/文件名.xlsx')
```
如果Excel文件包含多个工作表,可以通过`sheet_name`参数指定要读取的工作表。
```python
data = pd.read_excel('文件路径/文件名.xlsx', sheet_name='工作表名')
```
读取数据后,可以使用`head()`函数查看前几行数据,默认显示前5行。
```python
print(data.head())
```
如果想查看全部数据,可以使用`print()`函数。
```python
print(data)
```
为了访问特定的数据,可以使用`iloc[]`函数,使用行和列的索引来指定位置。
```python
print(data.iloc[行索引, 列索引])
```
此外,还可以使用`loc[]`函数使用行和列的标签来访问数据。
```python
print(data.loc['行标签', '列标签'])
```
如果需要对数据进行筛选,可以使用条件语句来过滤数据。
```python
filtered_data = data[data['列名'] > 10]
```
最后,可以使用`to_excel()`函数将处理好的数据保存到新的Excel文件。
```python
filtered_data.to_excel('保存路径/保存文件名.xlsx')
```
这样就可以通过Python获取并处理Excel数据了。
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