帮我写一个python代码,能将各个sheet页面的数据汇总到第一个sheet页

时间: 2023-04-01 21:00:44 浏览: 49
好的,以下是代码: ```python import pandas as pd # 读取Excel文件 file_path = "文件路径" df = pd.read_excel(file_path, sheet_name=None) # 合并各个sheet页的数据到一个DataFrame中 merged_df = pd.concat(df.values(), ignore_index=True) # 将合并后的数据写入第一个sheet页 with pd.ExcelWriter(file_path) as writer: merged_df.to_excel(writer, sheet_name="第一个sheet页", index=False) ``` 希望能帮到你!
相关问题

使用python获取多个excel第一列,汇总并去重数据到一个excel中

\u6211\u80fd\u7406\u89e3\u60a8\u7684\u95ee\u9898\u3002\u5f53\u60a8\u4f7f\u7528Python\u65f6\uff0c\u60a8\u53ef\u4ee5\u4f7f\u7528pandas\u5e93\u6765\u8bfb\u53d6Excel\u6587\u4ef6\uff0c\u5e76\u5c06\u6570\u636e\u540c\u65f6\u6c47\u603b\u5230\u4e00\u4e2aExcel\u6587\u4ef6\u4e2d\u7684\u7b2c\u4e00\u5217\u3002\u8fd9\u53ef\u4ee5\u901a\u8fc7\u4ee5\u4e0bPython\u4ee3\u7801\u5b8c\u6210\uff1a ```python import pandas as pd # 读取多个Excel文件的第一列数据并汇总 path_list = ["file1.xlsx", "file2.xlsx", "file3.xlsx"] df_list = [] for path in path_list: df = pd.read_excel(path) df_list.append(df.iloc[:, 0]) result = pd.concat(df_list) # 将汇总的数据写入Excel文件的第一列 writer = pd.ExcelWriter("result.xlsx") result.to_excel(writer, index=False, header=False, sheet_name="Sheet1") writer.save() ``` \u4e0a\u9762\u7684Python\u4ee3\u7801\u4f7f\u7528pandas\u5e93\u8bfb\u53d6\u4e86\u591a\u4e2aExcel\u6587\u4ef6\uff0c\u6c47\u603b\u540e\u8fd4\u56de\u4e00\u4e2a\u6570\u636e\u5bf9\u8c61\u3002\u6700\u540e\uff0c\u5c06\u6c47\u603b\u7684\u6570\u636e\u5199\u5165\u5230\u4e00\u4e2aExcel\u6587\u4ef6\u4e2d\u7684\u7b2c\u4e00\u5217\uff0c\u4e14\u4e0d\u4f1a\u4fdd\u7559\u8868\u5934\u3002\u4e0b\u9762\u7684Python\u4ee3\u7801\u53ef\u4ee5\u5c06\u6570\u636e\u5199\u5165Excel\u6587\u4ef6\u4e2d\u7684\u7b2c\u4e00\u5217\uff0c\u4f46\u4f1a\u4fdd\u7559\u8868\u5934\uff1a ```python import pandas as pd # 读取多个Excel文件的第一列数据并汇总 path_list = ["file1.xlsx", "file2.xlsx", "file3.xlsx"] df_list = [] for path in path_list: df = pd.read_excel(path) df_list.append(df.iloc[:, 0]) result = pd.concat(df_list) # 将汇总的数据写入Excel文件的第一列 writer = pd.ExcelWriter("result.xlsx") result.to_excel

把多个excel文件的第一个sheet表汇总到一个新建的excel文件中

好的,这是一个关于Excel文件合并的问题,我可以回答。您可以使用Python编程语言中的pandas库,使用pandas库中的read_excel方法读取多个Excel文件的第一个sheet表,再使用concat方法将它们合并到一个DataFrame对象中,最后使用to_excel方法将DataFrame对象写入到一个新的Excel文件中。如果您对Python不熟悉,也可以使用Excel自带功能,在新的Excel文件中选择“数据”-“来自其他源”-“来自微软查询”-“Excel文件”,选择要合并的Excel文件和需要合并的数据范围,然后点击“导入”。

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### 回答1: 可以使用Python中的pandas和openpyxl库来实现这个功能。 首先,需要安装pandas和openpyxl库。可以在命令行中使用以下命令安装: pip install pandas openpyxl 然后,可以使用以下代码来实现将同一个文件夹中所有文件汇总到一个工作簿中,并以原文件名称命名各个sheet: python import os import pandas as pd from openpyxl import Workbook # 获取文件夹路径 folder_path = r"path/to/folder" # 获取文件夹中所有文件名 files = os.listdir(folder_path) # 创建一个新的工作簿 wb = Workbook() # 循环遍历每个文件 for file in files: # 读取文件内容为DataFrame df = pd.read_excel(os.path.join(folder_path, file)) # 将DataFrame写入新的sheet,以文件名命名 wb.create_sheet(title=file) ws = wb[file] for r in dataframe_to_rows(df, index=False, header=True): ws.append(r) # 保存工作簿 wb.save('combined.xlsx') 这段代码将会将文件夹中的所有Excel文件读取为DataFrame,并将它们写入到一个新的工作簿中。每个文件对应一个sheet,并以原文件名称命名。最后,保存工作簿为combined.xlsx。 ### 回答2: 要将同一个文件夹里面的所有文件汇总到一个工作簿中,并以原文件名称命名各个sheet,可以按照以下步骤进行操作: 1. 打开Excel软件,并创建一个新的工作簿。 2. 在工作簿的第一个sheet中,输入表头,即各列的字段名称,例如文件名、日期、作者等等。 3. 使用VBA宏编程实现自动汇总。按下"Alt + F11"快捷键,打开VBA编辑器。 4. 在VBA编辑器中,插入一个新的模块,然后在模块中编写以下代码: vba Sub 汇总文件夹中的文件() Dim 文件夹路径 As String Dim 文件名 As String Dim 文件数量 As Integer 文件夹路径 = "C:\文件夹路径\" 文件名 = Dir(文件夹路径 & "*.xlsx") 文件数量 = 2 '从第二行开始输入数据 Do While 文件名 <> "" Workbooks.Open (文件夹路径 & 文件名) ActiveSheet.Copy After:=ThisWorkbook.Sheets(ThisWorkbook.Sheets.Count) ThisWorkbook.Sheets(ActiveSheet.Name).Name = Left(文件名, Len(文件名) - 5) '以原文件名命名sheet ActiveWorkbook.Close True 文件名 = Dir 文件数量 = 文件数量 + 1 Loop MsgBox "汇总完成!" End Sub 请注意修改代码中的文件夹路径,确保其与实际文件夹路径一致。上述代码中,假设文件夹路径为"C:\文件夹路径\",要汇总的文件为xlsx格式的文件。 5. 在VBA编辑器中,按下"F5"键,运行宏。 运行完毕后,所有指定文件夹中的文件就会被汇总到一个工作簿中,每个文件对应一个sheet,并以各个文件的原文件名命名每个sheet,方便查看和检索。在工作簿中,可以按照需要进行排序、筛选等操作,以方便数据处理和查看。 ### 回答3: 要实现将同一个文件夹中的所有文件汇总到一个工作簿并以原文件名称命名各个工作表,可以按照以下步骤进行操作: 1. 首先,获取文件夹中所有的文件名。 2. 创建一个新的工作簿,作为汇总结果的保存位置。 3. 遍历文件夹中的每一个文件。 4. 对于每个文件,将其打开并读取内容。 5. 在新的工作簿中创建一个新的工作表,并将该工作表以原文件名命名。 6. 将读取的文件内容复制到相应的工作表中。 7. 关闭当前文件。 8. 重复3-7步骤,直到遍历完文件夹中的所有文件。 9. 保存并关闭汇总的工作簿。 具体实现代码如下: python import os import openpyxl # 获取文件夹路径 folder_path = '文件夹路径' # 创建一个新的工作簿 workbook = openpyxl.Workbook() # 获取文件夹中的所有文件名 file_names = os.listdir(folder_path) # 遍历文件夹中的每一个文件 for file_name in file_names: # 拼接文件路径 file_path = os.path.join(folder_path, file_name) # 打开文件 with open(file_path, 'r') as file: # 读取文件内容 file_content = file.read() # 创建一个新的工作表,并以原文件名命名 sheet = workbook.create_sheet(title=file_name) # 将文件内容复制到工作表中 sheet['A1'] = file_content # 删除默认创建的工作表 workbook.remove(workbook['Sheet']) # 保存汇总的工作簿 workbook.save('汇总文件.xlsx') 将以上代码的 文件夹路径 替换为实际的文件夹路径,然后运行即可将同一个文件夹中的所有文件汇总到一个工作簿,并以原文件名称命名各个工作表。
好的,根据您的要求,我可以提供以下代码: python import os import openpyxl from tqdm import tqdm def merge_excel_data(input_folder, output_file): # 获取所有Excel文件 files = [f for f in os.listdir(input_folder) if f.endswith('.xlsx')] # 创建输出文件 wb_out = openpyxl.Workbook() ws_out = wb_out.active # 添加表头 headers = ['序号', '班级编号', '教师姓名', '班级人数', '班长', '学号', '学生姓名', '成绩'] for col, header in enumerate(headers, start=1): ws_out.cell(row=1, column=col, value=header) # 遍历每个Excel文件 total_students = 0 for file in tqdm(files, desc='处理中'): wb = openpyxl.load_workbook(os.path.join(input_folder, file)) # 处理班级基本信息sheet,获取班级编号、教师姓名、班级人数、班长信息 ws_class = wb.worksheets[0] class_data = { '班级编号': ws_class.cell(row=2, column=2).value, '教师姓名': ws_class.cell(row=2, column=4).value, '班级人数': ws_class.cell(row=3, column=2).value, '班长': ws_class.cell(row=4, column=2).value } # 处理班级成绩排名sheet,获取每个学生的学号、姓名、成绩 ws_score = wb.worksheets[1] for row in range(2, ws_score.max_row+1): student_data = { '学号': ws_score.cell(row=row, column=2).value, '学生姓名': ws_score.cell(row=row, column=3).value, '成绩': ws_score.cell(row=row, column=4).value } # 将班级基本信息和学生信息合并到一行中 row_data = dict(class_data, **student_data) # 写入总表中 ws_out.append([total_students+1]+list(row_data.values())) # 更新进度条 total_students += 1 tqdm.write('已处理 {} 条学生记录'.format(total_students)) # 保存输出文件 wb_out.save(output_file) print('输出文件保存成功:{}'.format(output_file)) # 测试代码 if __name__ == '__main__': input_folder = 'Excel文件夹路径' output_file = '输出文件路径.xlsx' merge_excel_data(input_folder, output_file) 请将代码中的 Excel文件夹路径 和 输出文件路径.xlsx 替换为您实际的文件夹路径和输出文件路径。
### 回答1: 你可以使用 Python 的 xlrd 和 xlwt 库来处理 Excel 文件。 xlrd 库可以读取 Excel 文件,而 xlwt 库可以写入 Excel 文件。你可以使用 Python 的 openpyxl 库来处理 Excel 文件,它可以用来读取,创建和修改 Excel 文件。你还可以使用 Pandas 库来处理 Excel 文件,它可以用来读取,处理和写入 Excel 文件。 ### 回答2: 学习Python处理Excel的方法可以分为以下几个步骤: 1. 熟悉Python的基本语法和Excel的数据结构,可以通过阅读相关的教程和文档来学习。Python提供了许多处理Excel的库,如openpyxl、xlrd、pandas等,选择其中一个适合自己的库开始学习。 2. 安装所选的Excel处理库,可以通过命令行输入pip install library_name来安装。注意要选择与Python版本兼容的库。 3. 学习如何读取Excel文件和导入数据。通常,可以使用库的提供的函数来打开Excel文件和读取指定的Sheet和单元格的数据。可以尝试读取不同类型的数据,如文本、数字、日期等。 4. 学习如何修改和写入Excel数据。可以使用库提供的函数来修改单元格的值、添加新的Sheet、创建公式等。可以尝试修改不同类型的数据,并将修改后的数据写入到新的Excel文件中。 5. 学习如何进行一些高级的数据处理操作,如筛选、排序、合并、拆分、统计等。可以使用库提供的函数和方法来实现这些功能。通过实践和练习,熟悉不同的数据处理操作。 6. 实践项目和练习题。可以尝试完成一些实际的项目和练习题,如数据清洗、数据分析等,以提高自己的实践能力。 7. 参考文档和社区。在学习过程中,可以参考库的官方文档和相关的书籍,也可以加入Python和数据处理的社区,与其他学习者交流和分享经验。 通过以上步骤,可以系统地学习Python处理Excel的方法,并逐渐掌握数据处理的技巧和实践能力。记得要不断练习和实践,加深对Python和Excel处理库的理解和应用。 ### 回答3: 学习如何用Python处理Excel可以通过以下步骤进行。 1. 安装Python和相应的模块:首先,确保在计算机上安装了Python解释器。然后,使用pip安装openpyxl模块,它是一个用于处理Excel文件的强大工具。 2. 学习基本操作:开始学习如何打开、读取和写入Excel文件。了解基本的API方法,例如openpyxl库中的load_workbook()、active()和save()方法。使用这些方法,你可以打开一个工作簿、选择一个工作表,并将更改保存回原始文件。 3. 数据处理和分析:学习如何使用Python处理Excel中的数据。你可以使用openpyxl库中的方法来访问、读取和写入单元格的数据。此外,你还可以使用Python的数据处理库(如Pandas)来加快数据处理和分析速度。学习如何使用Pandas读取Excel数据并进行基本的数据操作,例如过滤、排序和汇总。 4. 自动化任务:学习如何使用Python自动化Excel任务。你可以使用openpyxl库中的方法来创建、重命名和删除工作表,以及插入和删除行列。此外,你还可以使用Python的自动化库(如PyAutoGUI)来模拟鼠标和键盘操作,实现自动化任务,如在Excel中执行特定的操作和操作。 5. 高级功能和图表:进一步学习如何使用Python处理Excel的高级功能。你可以学习如何创建图表和图形,设置样式和格式,以及进行条件格式化和数据验证。了解如何使用openpyxl库和其他第三方库来实现这些功能。 总之,学习如何用Python处理Excel需要通过安装相应的模块、学习基本操作、数据处理和分析、自动化任务以及高级功能和图表等步骤进行系统学习。
### 回答1: 如果想在 Python 中批量处理 Excel 数据,可以使用以下方法: 1. 使用第三方库,例如 Pandas、Openpyxl 等。 2. 使用 Python 自带的库,例如 xlrd、xlwt 等。 下面是一个简单的例子,使用 Pandas 读取 Excel 文件并处理数据: import pandas as pd # 读取 Excel 文件 df = pd.read_excel('file.xlsx') # 处理数据(例如求平均值) mean = df['column_name'].mean() # 输出结果 print('平均值:', mean) 您可以根据您的需求自行修改上述代码,以实现批量处理 Excel 数据的目的。 ### 回答2: Python可以通过使用pandas库来批量处理Excel数据。Pandas是一个强大的数据分析工具,可以在Python中对Excel文件进行读取、创建、修改和保存操作。 首先,我们需要安装pandas库。可以使用以下命令在终端中安装: pip install pandas 一旦安装完毕,我们可以开始处理Excel数据。 首先,需要导入pandas库: import pandas as pd 接下来,我们可以使用read_excel()函数来读取Excel文件。例如,要读取名为data.xlsx的文件,可以使用以下命令: data = pd.read_excel("data.xlsx") 读取后的数据将被存储在一个pandas的数据结构中,称为DataFrame。我们可以对DataFrame进行各种操纵。 例如,我们可以选择指定的列进行操作,可以使用以下命令: selected_data = data['列名'] 我们还可以对数据进行过滤、排序、汇总和统计等操作。 最后,我们可以使用to_excel()函数将处理后的数据保存回Excel文件中。例如,要将DataFrame保存为名为output.xlsx的文件,可以使用以下命令: selected_data.to_excel("output.xlsx", index=False) 以上只是Python批量处理Excel数据的基本操作。在实际应用中,还可以使用更多的pandas函数和技术来满足具体需求。希望对你有帮助! ### 回答3: Python可以使用第三方库pandas来批量处理Excel数据。Pandas是一个强大的数据分析工具,提供了丰富的功能和灵活的接口。 首先,我们需要使用pandas库的read_excel函数来读取Excel文件。该函数可以将Excel文件中的数据读取为一个DataFrame对象,方便后续的处理和分析。可以通过指定sheet_name参数来选择读取哪个工作表的数据。 接下来,我们可以使用DataFrame对象提供的方法来对数据进行筛选、过滤、排序等操作。例如,可以使用query方法来筛选满足特定条件的数据,可以使用sort_values方法来对数据进行排序。 在对数据进行处理后,我们可以使用to_excel方法将处理结果保存为新的Excel文件。该方法可以指定保存路径和文件名,并且可以通过参数控制保存的格式和选项。 此外,pandas还提供了丰富的数据处理和分析功能,比如数据清洗、数据透视表、数据聚合等。可以根据具体需求使用相应的方法。 总之,通过使用pandas库可以方便地使用Python进行Excel数据的批量处理。无论是读取数据、处理数据还是保存结果,都可以通过简单的代码实现。这使得Python成为了处理Excel数据的强大工具。
使用Python对Excel进行按列汇总可以使用openpyxl库。下面是一个简单的示例代码: python import openpyxl def excel_column_summary(file_name, col_num): # 打开Excel文件 workbook = openpyxl.load_workbook(file_name) # 选择第一个工作表 sheet = workbook.active # 获取列的字母表示 col_letter = openpyxl.utils.get_column_letter(col_num) # 获取该列的所有单元格对象 column_cells = sheet[col_letter] # 存储汇总结果的列表 summary = [] # 遍历每个单元格,跳过第一个标题行 for cell in column_cells[1:]: # 获取单元格的值并添加到汇总列表中 summary.append(cell.value) # 关闭Excel文件 workbook.close() return summary # 测试 file_name = "example.xlsx" col_num = 1 result = excel_column_summary(file_name, col_num) print(result) 上述代码中,我们首先导入openpyxl库,然后定义了一个名为excel_column_summary的函数,该函数主要实现对Excel文件的按列汇总功能。具体步骤如下: 1. 使用openpyxl.load_workbook函数打开Excel文件。 2. 选择第一个工作表(默认为active)。 3. 使用openpyxl.utils.get_column_letter函数将列号转换为字母表示。 4. 使用sheet[col_letter]获取该列的所有单元格对象。 5. 遍历每个单元格对象,跳过第一个标题行,将单元格的值添加到汇总列表中。 6. 最后关闭Excel文件。 7. 在测试部分,我们指定文件名和要进行汇总的列号,并打印汇总结果。 请注意,代码中的example.xlsx是一个示例文件名和路径,你需要根据实际情况修改。
好的,我可以帮您实现这个功能。首先,我们需要安装 Flask 框架及其相关依赖。您可以通过以下命令安装: pip install flask pip install openpyxl pip install pandas 接下来,我们需要创建一个 Flask 应用,并设置路由。您可以创建一个名为 app.py 的文件,并在其中添加以下代码: python from flask import Flask, render_template, request import pandas as pd from openpyxl import load_workbook app = Flask(__name__) @app.route('/') def index(): return render_template('index.html') @app.route('/submit', methods=['POST']) def submit(): # 从前端获取表单数据 line = request.form['line'] date = request.form['date'] model = request.form['model'] issue = request.form['issue'] prod_date = request.form['prod_date'] shift = request.form['shift'] prod_line = request.form['prod_line'] responsible = request.form['responsible'] # 将数据存储到 Excel 文件中 file_path = 'D:/data.xlsx' wb = load_workbook(file_path) ws = wb.active ws.append([line, date, model, issue, prod_date, shift, prod_line, responsible]) wb.save(file_path) return 'Success' @app.route('/history') def history(): # 从 Excel 文件中读取历史记录 file_path = 'D:/data.xlsx' df = pd.read_excel(file_path) # 获取查询参数 query_date = request.args.get('date') query_line = request.args.get('line') query_model = request.args.get('model') # 进行查询 if query_date: df = df[df['确认日期'] == query_date] if query_line: df = df[df['确认线别'] == query_line] if query_model: df = df[df['异常机种'] == query_model] # 生成汇总图表 chart_data = df.groupby('异常现象').size().reset_index(name='count') chart_labels = chart_data['异常现象'].tolist() chart_values = chart_data['count'].tolist() return render_template('history.html', data=df.to_dict('records'), chart_labels=chart_labels, chart_values=chart_values) if __name__ == '__main__': app.run(debug=True) 上述代码中,我们定义了三个路由: - /:显示主页,即表单页面。 - /submit:处理表单提交,将数据存储到 Excel 文件中。 - /history:显示历史记录页面,支持根据时间、线别、机种进行查询,并生成汇总图表。 接下来,我们需要创建两个 HTML 模板文件,分别为 index.html 和 history.html。您可以创建一个名为 templates 的文件夹,并在其中创建这两个文件。以下是这两个文件的代码: index.html: html <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>异常记录</title> <style> /* 可以在这里添加 CSS 样式 */ </style> </head> <body> 异常记录登记 <form method="post" action="/submit"> <label>确认线别:</label> <input type="text" name="line">
<label>确认日期:</label> <input type="date" name="date">
<label>异常机种:</label> <input type="text" name="model">
<label>异常现象:</label> <textarea name="issue"></textarea>
<label>生产日期:</label> <input type="date" name="prod_date">
<label>生产班别:</label> <input type="text" name="shift">
<label>生产线别:</label> <input type="text" name="prod_line">
<label>责任人:</label> <input type="text" name="responsible">
<input type="submit" value="提交"> </form>
</body> </html> history.html: html <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>历史记录</title> <style> /* 可以在这里添加 CSS 样式 */ </style> </head> <body> 历史记录 <form method="get" action="/history"> <label>查询日期:</label> <input type="date" name="date"> <label>查询线别:</label> <input type="text" name="line"> <label>查询机种:</label> <input type="text" name="model"> <input type="submit" value="查询"> </form> 确认线别 确认日期 异常机种 异常现象 生产日期 生产班别 生产线别 责任人 {% for item in data %} {{ item['确认线别'] }} {{ item['确认日期'] }} {{ item['异常机种'] }} {{ item['异常现象'] }} {{ item['生产日期'] }} {{ item['生产班别'] }} {{ item['生产线别'] }} {{ item['责任人'] }} {% endfor %} <canvas id="chart-canvas"></canvas> <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/chart.js"></script> <script> var labels = {{ chart_labels|tojson }}; var values = {{ chart_values|tojson }}; var ctx = document.getElementById('chart-canvas').getContext('2d'); var chart = new Chart(ctx, { type: 'bar', data: { labels: labels, datasets: [{ label: '异常现象数量', data: values, backgroundColor: 'rgba(54, 162, 235, 0.2)', borderColor: 'rgba(54, 162, 235, 1)', borderWidth: 1 }] }, options: { scales: { yAxes: [{ ticks: { beginAtZero: true } }] } } }); </script> </body> </html> 最后,我们需要创建一个 Excel 文件,用于存储数据。您可以创建一个名为 data.xlsx 的文件,并在其中创建一个名为 Sheet1 的工作表,将第一行设置为表头,如下所示: |确认线别|确认日期|异常机种|异常现象|生产日期|生产班别|生产线别|责任人| |--------|--------|--------|--------|--------|--------|--------|------| 至此,我们已经完成了 Flask 应用的开发。您可以在命令行中运行以下命令启动应用: python app.py 然后,在浏览器中访问 http://localhost:5000 即可进入主页。
这个错误通常出现在Excel文件中某些单元格的值为None(空值)时,无法进行比较操作。为了避免这个错误,我们可以在比较之前先检查单元格的值是否为None。 以下是修改后的代码示例: python import os import pandas as pd from openpyxl import load_workbook from openpyxl.styles import PatternFill # 获取当前文件夹路径 folder_path = os.getcwd() # 遍历当前文件夹下的所有文件 for filename in os.listdir(folder_path): if filename.endswith(".xlsx") and "淀粉流水线工艺、运行、消耗日报汇总" in filename: # 加载Excel文件 file_path = os.path.join(folder_path, filename) workbook = load_workbook(file_path) # 遍历工作簿中的所有工作表 for sheet_name in workbook.sheetnames: # 获取当前工作表 sheet = workbook[sheet_name] # 处理第1个工作表的指定行中的最大值 if sheet_name == workbook.sheetnames[0]: for row_num in [13, 20, 22, 24, 29, 30, 31, 32, 36, 37, 39, 40, 41]: # 获取指定行的数据 row_data = sheet.iter_rows(min_row=row_num, max_row=row_num, values_only=True).__next__() # 找到最大值及其索引 max_value = None max_index = [] for i, value in enumerate(row_data): if value is not None: # 检查值是否为None if max_value is None or value > max_value: max_value = value max_index = [i] elif value == max_value: max_index.append(i) # 在单元格中添加粉色背景色标注 for index in max_index: cell = sheet.cell(row=row_num, column=index+5) # 第e至p列对应的列索引为5至16 cell.fill = PatternFill(start_color="FFFF00", end_color="FFFF00", fill_type="solid") # 保存修改后的Excel文件 workbook.save(file_path) 这个修改后的代码会先检查单元格的值是否为None,如果是空值,则不进行比较操作。这样可以避免出现TypeError: '>' not supported between instances of 'NoneType' and 'NoneType'错误。

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