data = pd.read_excel(r'C:\1材料表.xlsx')为什么报错为ImportError: Missing optional dependency 'openpyxl'. Use pip or conda to install openpyxl.

时间: 2023-06-19 13:09:15 浏览: 281
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使用Python安装openpyxl的时候报错

这个错误是因为缺少openpyxl库导致的。你可以使用以下命令通过pip安装openpyxl库： ``` pip install openpyxl ``` 如果你使用的是conda，则可以使用以下命令安装： ``` conda install openpyxl ``` 安装openpyxl库后，再次运行代码即可成功读取Excel文件。
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利用openpyxl模块操作excel表 写入功能 from openpyxl import Workbook from openpyxl import load_workbook # 1.创建一个表格 wk = Workbook() # 1.1加载一个表格 wk = load_workbook(最新公司招聘信息.xlsx) # 2.选项卡-创建 wk.create_sheet(第二页) # 2.1创建指定选项卡 wk.create_sheet(第一页,0) # 3.删除一个选项卡 wk.remove(wk['Sheet']) wk.remove(wk[wk.sheetnames[
zip

Read data from the Excel spreadsheet.zip_Spreadsheet::Read_excel

本文将详细讲解如何从Excel文件中读取数据并存储到数组中，这一过程通常涉及到编程语言中的特定库或API，如Python的pandas库，Java的Apache POI库，或者R语言的readxl包。 首先，让我们聚焦于Python环境，因为它是...

import pandas as pd url = r'C:\Users\vincent.zheng\Downloads\Nothing Tech Daily Report 0706.xlsx' df = pd.read_excel(url, sheet_name='Sheet1') df2 = pd.read_excel(url, sheet_name='NT EU') for i in range(len(df)): hbl = df.loc[i, 'HBL'] a = df2.loc[df2['HAWB#'] == hbl] df.loc[i, 'ETD'] = a['ATD HKG'] writer = pd.ExcelWriter(url, engine='openpyxl') df.to_excel(writer, sheet_name="Sheet1", index=False) writer._save()

url = r'C:\Users\vincent.zheng\Downloads\Nothing Tech Daily Report 0706.xlsx' df = pd.read_excel(url, sheet_name='Sheet1') df2 = pd.read_excel(url, sheet_name='NT EU') 然后，使用一个循环遍历 df...

检查一下代码:coding=utf-8 import pandas as pd import os from openpyxl import load_workbook 存放要合并数据的文件夹路径 path = "C:/Users/**/export/data/" result_file = "result.xlsx" def get_excels(): """获取当前文件夹下所有excel文件名""" xlsx_names = [x for x in os.listdir(path) if x.endswith(".xlsx")] return xlsx_names def get_sheets(first_excel_path): """获取指定excel文件的所有sheet名""" xl = pd.ExcelFile(first_excel_path) sheet_names = xl.sheet_names return sheet_names def merge_files(): # 获取所有excel文件名 excels = get_excels() # 获取第一个excel文件的路径 first_excel_path = os.path.join(path, excels[0]) # 获取第一个excel文件的所有sheet名 sheets = get_sheets(first_excel_path) # 以第一个excel文件为基础创建一个新的excel:result shutil.copyfile(first_excel_path, result_file) for sheet in sheets: print(sheet) # 读取当前结果文件当前sheet df1 = pd.read_excel(result_file, sheet_name=sheet) # 多个excel文件中读取同名sheet中的数据并合并 for excel in excels[1:]: each_excel_path = os.path.join(path, excel) xl = pd.ExcelFile(each_excel_path) df2 = xl.parse(sheet) df1 = pd.concat([df1, df2], axis=0, ignore_index=True) # 将合并后的数据以追加的模式写入到新的excel的each_sheet中 writer = pd.ExcelWriter(result_file, engine='openpyxl') book = load_workbook(result_file) writer.book = book writer.sheets = dict((ws.title, ws) for ws in book.worksheets) df1.to_excel(writer, sheet_name=sheet, index=False, header=False) writer.save() if name == 'main': merge_files()

这段代码的作用是将指定文件夹下的多个Excel文件中的同名Sheet进行合并，并将合并后的数据写入到一个新的Excel文件中。其中，使用了pandas库和openpyxl库来进行Excel文件的读写和操作。代码的主要流程如下： 1. ...

import pandas as pd # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('data.xlsx') # 获取除第一行和第一列以外的数据，保存到列表中 data_list = df.iloc[1:, 1:].values.tolist() # 输出结果 print(data_list) 代码报错xlrd.biffh.XLRDError: Excel xlsx file; not supported

你可以尝试将data.xlsx另存为xls格式的Excel文件，或者使用pandas库中的read_excel函数的另一个参数engine来指定使用openpyxl引擎读取xlsx格式的Excel文件，例如： python df = pd.read_excel('data.xlsx', ...

df = pd.read_excel(r'C:\Users\17850\Desktop\data.xlsx') ^ IndentationError: unexpected indent

这个错误通常是由于代码中存在缩进不当导致的。请检查前面的代码是否存在缩进，或者将这行代码前面的代码重新排版一下，使其缩进正确。...df = pd.read_excel(r'C:\Users\17850\Desktop\data.xlsx')

import netCDF4 as nc import pandas as pd import numpy as np #文件读取 diri = 'D:/Science/graduation/data/result/' file = '成都平原背景.xlsx' sfile = 'cdpypre.xlsx' #输出文件 outfile = pd.ExcelWriter('D:/Science/graduation/data/result/sx成都平原背景.xlsx') #读取数据 data = pd.read_excel(diri+file,sheet_name='O3污染季节',header = 0) date = pd.read_excel(diri+sfile) #筛选掉降水量大于2mm的天数 data = data.loc[data.isin(date)].dropna() print(data)

接着，利用 pd.read_excel() 读取了成都平原背景.xlsx 文件中 "O3污染季节" 工作表的数据，再次使用 pd.read_excel() 读取了 cdpypre.xlsx 文件中的数据。最后，它对 data 中的数据进行了筛选，把日期在 date 中的...

import pandas as pd import re import jieba.posseg as psg import numpy as np data = pd.read_excel('D:/SHUJUWAJUE/data/reviews.xlsx', index_col = u'nickname') # 读取数据，指定“日期”列为索引列 # 去重，去除完全重复的数据 reviews = pd.read_csv("D:/SHUJUWAJUE/data/reviews.xlsx") reviews = reviews[['content','id']].drop_duplicates() content = reviews['content'] # 去除英文、数字等 # 由于评论主要为京东华为手机mate40Pro的评论，因此去除这些词语 strinfo = re.compile('[0-9a-zA-Z]|京东|京东商城|美的|热水器|电热水器|') content = content.apply(lambda x: strinfo.sub('', x)) print(content)这段代码'utf-8' codec can't decode byte 0xa7 in position 14: invalid start byte发生以上报错怎么办

data = pd.read_excel('D:/SHUJUWAJUE/data/reviews.xlsx', index_col=u'nickname', encoding='utf-8') 如果仍然报错，可以尝试其他编码格式，比如 gbk、gb2312 等。同时，也可以通过文本编辑器打开 Excel ...

excel_dir = path excel_paths = dfs = [] for excel_path in excel_paths: df = pd.read_excel(excel_path) dfs.append(df) merged_df = pd.concat(dfs) output_path = r"D:\SMT本部出勤匯總\出勤資料.xlsx" merged_df.to_excel(output_path, index=False)修改這段代碼，如果excel有超鏈接，就沒辦法合并了，現需要合并並不要超鏈接

可以通过设置pandas的read_excel函数的engine参数为openpyxl来读取包含超链接的Excel文件，并将超链接转换为文本。以下是修改后的代码： python import pandas as pd excel_dir = path excel_paths = ...

# import pandas as pd # df = pd.read_excel('sheet.xlsx', engine='openpyxl') # new_df = df.query('id == "220"') # writer = pd.ExcelWriter('new_excel_file.xlsx') # new_df.to_excel(writer, sheet_name='New_Sheet', index=False) # writer.save() import openpyxl # 读取Excel文件 workbook = openpyxl.load_workbook('sheet.xlsx') # 选择需要操作的sheet页 worksheet = workbook['Sheet'] # 根据筛选条件获取满足条件的数据,其中，min_row=2表示从第二行开始读取数据，因为第一行通常是表头； # max_row=worksheet.max_row表示读取Excel文件中所有的行数据；values_only=True表示只读取单元格中的值，而不包括格式等其他元素。 new_data = [] for row in worksheet.iter_rows(min_row=2, max_row=worksheet.max_row, values_only=True): if row[2] == '220': new_data.append(row) # 创建新的sheet页并写入数据 new_worksheet = workbook.create_sheet('New Sheet') for row in new_data: new_worksheet.append(row) # 保存Excel文件 workbook.save('sheet.xlsx')报zipfile.BadZipFile: File is not a zip file

这个错误通常是因为你的 Excel 文件已经...如果问题仍然存在，你可以尝试使用 openpyxl 库提供的 load_workbook() 函数的 data_only 参数，将其设置为 True，这样可以确保仅读取单元格中的值，而不包括公式等其他元素。

df = pd.read_excel('received_file.xlsx', engine='openpyxl')出现File is not a zip file

这个错误通常是因为尝试读取的文件不是一个有效的Excel文件。请确保文件路径正确，并且确保...df = pd.read_excel('received_file.xlsx', engine='xlrd') 如果问题仍然存在，请确认文件是否已损坏或格式不正确。

df = pd.read_excel

df = pd.read_excel是一个Python语言中的pandas库函数，用于读取Excel文件并将其转换为数据框（DataFrame）格式。该函数需要传入Excel文件的路径和文件名作为参数，例如： df = pd.read_excel('data.xlsx') 其中，...

df=pd.read_excel('Data.xlsx')如何检查代码

你可以使用try-except语句来检查代码，如果代码有误，就会抛出异常。例如： try: df = pd.read_excel('Data.xlsx') except: print("代码有误，请检查文件路径和文件格式是否正确。")

data = pd.read_excel(path + 'shuju.xlsx')

其中，import pandas as pd 是导入 pandas 库并将其命名为 pd，pd.read_excel('shuju.xlsx') 则是使用 pandas 库中的 read_excel 函数读取名为 shuju.xlsx 的 Excel 文件，并将读取结果赋值给 data 变量...

修改代码错误：import openpyxl # 指定要拼接的表格文件名列表 filenames = [ '附件一：2022年12月末存量公司客户管户认领情况表__海沧-1.xlsx', '附件三：2022年12月末存量机构客户管户认领情况表__海沧支行-1.xlsx', '附件二：2023年3月末新拓公司客户管户认领情况表__海沧-1.xlsx', '附件四：2023年3月末新拓机构客户管户认领情况表__海沧支行-1.xlsx' ] # 使用 openpyxl 库的 load_workbook() 函数读取每个表格的数据，并将标题行单独读取出来 dataframes = [] headers = [] for filename in filenames: wb = openpyxl.load_workbook(filename=filename, read_only=True, data_only=True) ws = wb.worksheets[0] df = [] for row in ws.iter_rows(values_only=True): df.append(row) df = pd.DataFrame(df[1:], columns=df[0]) header = pd.DataFrame(df.iloc[:1]) headers.append(header) dataframes.append(df.iloc[1:]) # 使用 Pandas 库的 concat() 函数将数据框拼接在一起 result = pd.concat(dataframes, axis=0, ignore_index=True) # 将标题行合并为一个数据框，并使用 fillna() 函数将空值填充为前一个非空值 header = pd.concat(headers, axis=1, ignore_index=True) header = header.fillna(method='ffill') # 将标题行作为新数据框的列名 result.columns = header.iloc[0] # 将拼接后的结果保存到新的 Excel 文件中 result.to_excel('output.xlsx', index=False)

wb = openpyxl.load_workbook(filename=filename, read_only=True, data_only=True) ws = wb.worksheets[0] df = [] for row in ws.iter_rows(values_only=True): df.append(row) df = pd.DataFrame(df[1:], ...

import pandas as pd import numpy as np import math import matplotlib.pyplot as plt import openpyxl data_train = pd.read_excel(r"D:\北京市空气质量数据train.xlsx") # 获取数据集和每个维度的名称 data_train = data_train.drop(['日期'], axis=1) data_train = data_train.drop(['质量等级'], axis=1) # 把第 1 列 日期 数据去除掉 datasets = data_train.values labels = data_train.columns.values data_train_result = np.array(data_train.iloc[:, [-1]]) train_result = data_train_result print(datasets) print(labels) data_test = pd.read_excel(r"D:\北京市空气质量数据test.xlsx") # 获取数据集和每个维度的名称 data_test_features = data_test.drop(['日期'], axis=1) data_test_features = data_test_features.drop(['质量等级'], axis=1) # 把第 1 列 日期 数据去除掉 datasets_test = data_test_features.values data_test_result = np.array(data_test.iloc[:, [-1]]) test_result = data_test_result print(datasets_test) print(test_result) distance = np.array([len(datasets), len(datasets_test)]) for i in range(len(datasets)): for j in range(len(datasets_test)): su = 0 for m in range(0, 1, 2): n = (datasets[i][m]-datasets_test[j][m]) ** 2 su = su + n distance[i][j] = math.sqrt(su) print(distance)请问这段代码报错TypeError: 'numpy.int32' object does not support item assignment是为什么，该怎么解决

1. 指定数据类型为 float64： python distance = np.array([len(datasets), len(datasets_test)], dtype=np.float64) 2. 使用列表定义 distance： python distance = [[0] * len(datasets_test) for i ...

During handling of the above exception, another exception occurred: Traceback (most recent call last): File "C:\Users\13974\PycharmProjects\pythonProject6\标准化.py", line 7, in <module> df = pd.read_excel(r"C:\Users\13974\Desktop\新建 Microsoft Excel 工作表 (3).xlsx", index_col=0) File "C:\Users\13974\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\site-packages\pandas\io\excel\_base.py", line 478, in read_excel io = ExcelFile(io, storage_options=storage_options, engine=engine) File "C:\Users\13974\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\site-packages\pandas\io\excel\_base.py", line 1513, in __init__ self._reader = self._engines[engine](self._io, storage_options=storage_options) File "C:\Users\13974\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\site-packages\pandas\io\excel\_openpyxl.py", line 548, in __init__ import_optional_dependency("openpyxl") File "C:\Users\13974\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\site-packages\pandas\compat\_optional.py", line 145, in import_optional_dependency raise ImportError(msg) ImportError: Missing optional dependency 'openpyxl'. Use pip or conda to install openpyxl.

这是一个 ImportError 错误，提示你缺少 openpyxl 这个 Python 库，它是 pandas 库用于读取 Excel 文件的一个依赖库。你需要安装 openpyxl 库，可以使用 pip 或 conda 安装。如果你使用 pip，可以在命令行中输入以下...

df = pd.read_excel(file_path, engine='openpyxl')

这行代码是用来读取一个 Excel 文件，并将其转换为 Pandas 中的 DataFrame 对象。其中，file_path 是文件的路径，engine='openpyxl' 是指定使用 openpyxl 引擎来读取 Excel 文件。这个引擎支持读取 .xlsx 和 ....

fdata= pd. read_excel("C:\Users\小杜羽\Desktop\图")

fdata = pd.read_excel(r"C:\Users\小杜羽\Desktop\图\example.xlsx") 这里假设你要读取的Excel文件名为example.xlsx，且该文件位于C:\Users\小杜羽\Desktop\图目录下。注意在路径前面加上“r”表示这是一个...

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