ws = wb.active

时间: 2023-08-08 17:08:08 浏览: 261
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基于Python实现保留格式复制多个excel工作表到汇总表并生成目录

这段代码是什么意思？ 这段代码是使用 openpyxl 库打开一个 Excel 文件，并获取该文件的活动工作表对象。其中，wb 是通过 openpyxl.load_workbook() 方法加载的 Excel 文件对象，而 active 属性则指向了当前活动的工作表。这样就可以对该工作表进行读写操作了。
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ws = wb.active for row in ws.iter_rows(min_row=1, values_only=True): print(row) # 写入时同样可以使用流式写入 from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows wb = openpyxl.Workbook() ws = wb...
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python excel处理作业.zip

ws = wb.active # 获取当前活动的工作表 # 写入数据 for row in data: ws.append(row) # 保存工作簿 wb.save('ljg_resource.xlsx') xlrd和xlwt库则适用于处理较旧的Excel (.xls) 文件。xlrd用于读取，...

python ws = wb.active是什么意思

这段代码是用于操作 Excel 文件的，其中 wb 是一个 Excel 文件对象，ws 是当前活动的工作表对象。active 方法用于获取当前处于活动状态的工作表，即用户当前正在浏览或编辑的工作表。这样，通过 ws 对象，...

ws = wb.active解释这个代码

这个代码是在Python中使用openpyxl库打开一个Excel文件，并将其激活。...wb.active将当前活动的工作表设置为ws。 在此之后，您可以使用ws变量来引用工作表中的单元格、行、列等，以及执行其他Excel操作。

wb = Workbook() ws = wb.active ws.merged_cells("A1:J1") ws.freeze_panes = 'A5'这个代码有问题吗？

这段代码有一个小错误。...ws = wb.active # 合并 A1 到 J1 的单元格 ws.merge_cells("A1:J1") # 冻结第 5 行 ws.freeze_panes = "A5" wb.save("example.xlsx") 这样就可以正确地合并单元格和冻结第5行了。

请解释这段代码import openpyxl from multivalued_dict_package import * wb = openpyxl.load_workbook('D:/table_data/text6.xlsx') ws = wb.active mv_d = multivalued_dict() for col in range(2, ws.max_column + 1, 2): for row in range(1, ws.max_row + 1): if (ws.cell(row, col - 1).value is not None) and (ws.cell(row, col).value is not None): mv_d.update({ws.cell(row, col).value: ws.cell(row, col - 1).value}) wb = openpyxl.Workbook() ws = wb.active row = 1 for k in mv_d.keys(): for v in mv_d[k]: ws.cell(row = row, column = 1, value = v) ws.cell(row = row, column = 2, value = k) print(f'正在写入第{row}个数据') row += 1 wb.save(f'wire(132).xlsx')

这段代码的作用是读取一个名为text6.xlsx的Excel文件中的数据，将其中每一行的偶数列的数据作为key，将其对应的奇数列的数据作为value，存储到一个类似于字典的数据结构mv_d中。然后又新建了一个Excel文件wire(132)....

改进以下代码 def write_excel(self,bug_id,bug_status,delta_ts,short_desc): targetfile = 'bugzilla{}.xlsx'.format(self.time_date) if not os.path.isfile(targetfile): # 获取工作表 ws = wb.active # 写入单元格A1的值 ws['A1'] = bug_id ws['B2'] = bug_status ws['C3'] = delta_ts ws['D4'] = short_desc # 保存Excel文件 wb.save(targetfile) else: # 获取工作表 ws = wb.active # 写入单元格A1的值 ws['A1'] = bug_id ws['B2'] = bug_status ws['C3'] = delta_ts ws['D4'] = short_desc # 保存Excel文件 wb.save(targetfile)

ws = wb.active if os.path.isfile(targetfile) else wb.create_sheet(title='Sheet1') # 写入单元格 ws['A1'] = bug_id ws['B2'] = bug_status ws['C3'] = delta_ts ws['D4'] = short_desc # 保存Excel文件 ...

wb = openpyxl.load_workbook('excel.xlsx') ws = wb.active for row in ws.iter_rows(values_only=True): print(row[0], row[1])

具体来说，它使用 wb = openpyxl.load_workbook('excel.xlsx') 打开文件并将其存储在变量 wb 中，然后使用 ws = wb.active 获取文件的活动工作表，并使用 ws.iter_rows(values_only=True) 以行为单位迭代工作表中的...

wb = load_workbook(r"C:\\Users\\Sunchuanyue\\Desktop\\111.xlsx") ws = wb.active

这是一个加载 Excel 文件并打开其中的一个工作表的 Python 代码。load_workbook 是 openpyxl 库中的函数，用于加载 ...ws = wb.active 则是获取工作表对象的语句，active 是一个属性，表示当前打开的工作表。

def convert(input_path, output_path): with open(input_path, 'r') as f: root = ET.fromstring(f.read()) data = [] for child in root: for item in child: data.append(item.attrib) wb = Workbook() ws = wb.active ws.title = "data" headers = [] for key, value in data[0].items(): headers.append(key) ws.append(headers) for item in data: tmp = [] for key, value in item.items(): tmp.append(value) ws.append(tmp) wb.save(output_path)

这是一个 Python 的函数，作用是将一个 XML 文件解析成一个列表，并将其存储到一个 Excel 文件中。...6. 使用 wb.save() 函数将 Excel 文件保存到指定路径。 该函数的参数为输入文件路径和输出文件路径。

import openpyxl data = [ ["产品系列","键类","功能"], ["A","B","C"], ] wb = openpyxl.Workbook() ws=wb.active ws.title = "产品系列信息" for each in data: ws.append(each) wb.save(r"产品系列信息.xlsx") 我需要A,B,C都是可输入的文本信息

ws = wb.active ws.title = "产品系列信息" for each in data: ws.append(each) wb.save(r"产品系列信息.xlsx") 在运行代码时，您将被要求分别输入A、B和C的文本信息，并将其写入Excel文件中。

ws = wb.active for r in dataframe_to_rows(df, index=False, header=True): ws.append(r)中的dataframe_to_rows报错

A: 这可能是因为您的代码中没有正确导入pandas库，或者您的dataframe_to_rows函数参数设置有误。请确保您已经正确导入了pandas库，并且按照正确的方式使用dataframe_to_rows函数。如果问题仍然存在，请提供更多详细...

wb = Workbook() ws = wb.active for i in range(n): sorted_words = sorted(tfidf[i], key=tfidf[i].get, reverse=True) for j, word in enumerate(sorted_words): ws.cell(row=j+1, column=1, value=word) ws.cell(row=j+1, column=i+2, value=tfidf[i][word]) wb.save('筛选特征词.xlsx') 将这部分代码改为按照 TF-IDF 值进行排序，并将结果保存到 csv文件中

可以将代码改成以下形式来按照 TF-IDF 值进行排序并保存到 csv 文件中： python import csvfrom operator import itemgetter with open('筛选征词.csv', 'w', newline='') as csvfile: writer = csv(csvfile) ...

#!/bin/env python import numpy as np import pandas as pd import openpyxl,os df_csv = pd.read_csv(r'Permance_a.csv',index_col=0,encoding='utf-8') df_csv.to_excel(r'Permance_a.xlsx') # 打开Excel文件 wb = openpyxl.load_workbook('Permance_a.xlsx') # 选择第一个工作表 ws = wb.active # 循环遍历每一个单元格 for row in ws.iter_rows(): for cell in row: # 判断单元格是否包含% if '%' in str(cell.value): # 将单元格格式设置为数字格式 cell.number_format = '0.00%' # 将单元格值除以100并重新赋值给单元格 cell.value = float(cell.value.strip('%')) / 100 # 保存Excel文件 wb.save('Permance_a.xlsx') # 源表格和目标表格的文件名 source_file = r'Permance_a.xlsx' target_file = r'Permance.xlsx' source_end_col = 8 # 结束列 source_start_col = 5 # 开始列 source_start_row = [2,12,22,32] source_end_row = [11,21,31,41] target_end_col = 6 # 结束列 target_start_col = 3 # 开始列 target_start_row = [7,35,21,49] target_end_row = [16,44,30,58] # 打开两个工作簿 wb1 = openpyxl.load_workbook(source_file) ws1 = wb1.active target_ws_name = 'sd' + source_file[-6] wb2 = openpyxl.load_workbook(target_file) wb2.active.title = target_ws_name ws2 = wb2.active # 将源表格的数据覆盖到目标表格中 for i in range(len(source_start_row)): for row in range(source_start_row[i], source_end_row[i]+1): for col in range(source_start_col, source_end_col+1): value = ws1.cell(row=row, column=col).value ws2.cell(row=target_start_row[i]+row-source_start_row[i], column=target_start_col+col-source_start_col, value=value) # 保存目标表格 wb2.save(target_file) 修改以上代码，将目标文件中数据引用源中工作明修改为target_ws_name

ws = wb.active # 循环遍历每一个单元格 for row in ws.iter_rows(): for cell in row: # 判断单元格是否包含% if '%' in str(cell.value): # 将单元格格式设置为数字格式 cell.number_format = '0.00%...

ws = wb.active('正态曲线') TypeError: 'Worksheet' object is not callable

这个错误是因为在使用wb.active时，你使用了括号()来调用它，但是active属性是一个属性而不是一个...修正后的代码中，ws = wb.active直接获取了活动的工作表对象，然后使用ws['A1']将内容写入到A1单元格中。

import docxfrom openpyxl import Workbook# 打开 Word 文件doc = docx.Document('example.docx')# 创建 Excel 文件和工作表wb = Workbook()ws = wb.active# 遍历 Word 文档中的表格，并将数据写入 Excel 文件中for table in doc.tables: for i, row in enumerate(table.rows): for j, cell in enumerate(row.cells): ws.cell(row=i+1, column=j+1, value=cell.text)# 保存 Excel 文件wb.save('example.xlsx')

这段代码是用 Python 中的 openpyxl 和 python-docx 库来实现将 Word 文档中的表格数据写入到 Excel 文件中的代码。首先使用 docx 库打开指定的 Word 文件，然后使用 openpyxl 库创建一个 Excel 文件和工作表。...

import os from openpyxl import load_workbook # 指定文件夹路径 folder_path = '文件夹路径' # 获取文件夹中所有excel文件的路径 file_paths = [os.path.join(folder_path, file) for file in os.listdir(folder_path) if file.endswith('.xlsx')] # 创建一个新的工作簿 wb_combined = load_workbook(file_paths[0]) # 获取新工作簿的活动表 ws_combined = wb_combined.active # 读取并整合所有excel文件的数据 for file_path in file_paths[1:]: # 打开excel文件 wb = load_workbook(file_path) # 获取第一个工作表 ws = wb.active # 将每个单元格的值和格式复制到新工作簿中 for row in ws.iter_rows(min_row=2, values_only=True): ws_combined.append(row) # 保存整合后的数据到新的excel文件 output_file = '汇总.xlsx' wb_combined.save(output_file)

这段代码看起来是正确的，可以将文件夹中所有的 Excel 文件整合到一个新的 Excel 文件中，并保留原来的格式。只要将 '文件夹路径' 替换为实际存放 Excel 文件的文件夹路径，并确保文件夹中的 Excel 文件拥有相同的...
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