python清空execl表里面前后空字符串

可以使用 Python 的 openpyxl 库来读取 Excel 文件并进行操作。下面是一个示例代码，可以清空一个 Excel 表格中每个单元格的前后空格：

import openpyxl

# 打开 Excel 文件
workbook = openpyxl.load_workbook('example.xlsx')
# 选择第一个工作表
sheet = workbook.active

# 遍历每个单元格
for row in sheet.iter_rows():
    for cell in row:
        # 如果单元格内容为字符串类型，则清除前后空格
        if isinstance(cell.value, str):
            cell.value = cell.value.strip()

# 保存修改后的 Excel 文件
workbook.save('example.xlsx')

在这个示例中，我们首先使用 `openpyxl.load_workbook()` 函数打开 Excel 文件，并选择第一个工作表。然后，我们使用 `iter_rows()` 方法遍历每一行，在每一行中遍历每一个单元格。如果单元格内容是字符串类型，我们使用 `strip()` 方法清除其前后空格。最后，我们使用 `save()` 方法将修改后的 Excel 文件保存。

相关问题

python删除execl表列数据空字符串

可以使用Python中的openpyxl库来读取和修改Excel文件。下面是一个示例代码，用于删除Excel表中某一列中的空字符串：

import openpyxl

# 打开Excel文件
workbook = openpyxl.load_workbook('example.xlsx')

# 选择要操作的工作表
worksheet = workbook['Sheet1']

# 获取列数
column_num = worksheet.max_column

# 循环遍历每一行，将空字符串替换成None
for row in worksheet.iter_rows(min_row=2, max_row=worksheet.max_row, min_col=1, max_col=column_num):
    if row[1].value == '':
        row[1].value = None

# 保存修改后的Excel文件
workbook.save('example_modified.xlsx')

在上面的代码中，我们首先打开Excel文件，并选择要操作的工作表。然后通过`iter_rows()`方法遍历每一行，如果某一列中的值为空字符串，则将其替换成`None`。最后保存修改后的Excel文件。

请注意，上述代码仅删除了某一列中的空字符串，如果你想删除整个工作表中的所有空字符串，可以对代码进行一些修改。

python 根据execl表某列单元格数据匹配查找另外一个execl表的行数据，并对该execl表的相同数值进行合计，输出新表

可以使用 Python 中的 Pandas 库来实现这个功能。具体步骤如下：

1. 读取第一个 Excel 表格中的数据，使用 Pandas 的 read_excel 函数，将数据存储到一个 DataFrame 中。

import pandas as pd

df1 = pd.read_excel('表格1.xlsx')

2. 读取第二个 Excel 表格中的数据，同样使用 Pandas 的 read_excel 函数，将数据存储到一个 DataFrame 中。

df2 = pd.read_excel('表格2.xlsx')

3. 对第一个 DataFrame 进行处理，只保留需要的列。

df1 = df1[['列名1', '列名2']]

4. 将第二个 DataFrame 按照需要匹配的列进行排序，方便后续的查找。

df2 = df2.sort_values(by='需要匹配的列')

5. 创建一个空的 DataFrame，用于存储匹配结果。

result = pd.DataFrame(columns=['列名1', '列名2', '合计'])

6. 遍历第一个 DataFrame 中的每一行，对于每一行，在第二个 DataFrame 中查找匹配的行。

for index, row in df1.iterrows():
    value_to_match = row['需要匹配的列']
    matched_rows = df2[df2['需要匹配的列'] == value_to_match]

7. 对于匹配到的多行数据，将它们的相同列进行合计。

total = matched_rows['需要合计的列'].sum()

8. 将匹配结果添加到结果 DataFrame 中。

result = result.append({'列名1': row['列名1'], '列名2': row['列名2'], '合计': total}, ignore_index=True)

9. 最后，将结果 DataFrame 输出到新的 Excel 表格中。

result.to_excel('结果.xlsx', index=False)

完整的代码如下：

import pandas as pd

df1 = pd.read_excel('表格1.xlsx')
df2 = pd.read_excel('表格2.xlsx')

df1 = df1[['列名1', '列名2']]
df2 = df2.sort_values(by='需要匹配的列')

result = pd.DataFrame(columns=['列名1', '列名2', '合计'])

for index, row in df1.iterrows():
    value_to_match = row['需要匹配的列']
    matched_rows = df2[df2['需要匹配的列'] == value_to_match]
    total = matched_rows['需要合计的列'].sum()
    result = result.append({'列名1': row['列名1'], '列名2': row['列名2'], '合计': total}, ignore_index=True)

result.to_excel('结果.xlsx', index=False)