if worksheet.cell(row=row,column=col_index).isna():想要判空怎么改写这段代码

你可以使用 pandas 库中的 isnull() 函数来判断单元格是否为空。改写后的代码如下：

if pd.isnull(worksheet.cell(row=row, column=col_index).value):
    # do something

或者，你也可以使用 openpyxl 库中的 Cell 对象的 value 属性来判断单元格是否为空。改写后的代码如下：

if worksheet.cell(row=row, column=col_index).value is None:
    # do something

两种方法都可以判断单元格是否为空，具体选择哪种方法取决于你的个人喜好和使用场景。

相关问题

优化这段代码from openpyxl import load_workbook# 加载 Excel 文件workbook = load_workbook('example.xlsx')# 获取需要操作的工作表worksheet = workbook['Sheet1']# 获取最大行数和最大列数max_row = worksheet.max_rowmax_column = worksheet.max_column# 遍历需要操作的列for column in range(1, max_column + 1): # 求最大值 max_value = max([worksheet.cell(row=row, column=column).value for row in range(1, max_row + 1)]) # 求最小值 min_value = min([worksheet.cell(row=row, column=column).value for row in range(1, max_row + 1)]) # 求平均值 values = [worksheet.cell(row=row, column=column).value for row in range(1, max_row + 1)] mean_value = sum(values) / len(values) # 将平均值赋值给某一单元格 worksheet.cell(row=1, column=max_column + 1).value = mean_value# 保存 Excel 文件workbook.save('example.xlsx')

这段代码可以进行如下优化：

1. 遍历列时，可以先将每一列的值存储在一个列表中，避免多次访问单元格，从而提高效率。

2. 如果数据量较大，可以考虑使用 Pandas 库来处理 Excel 文件，Pandas 可以更快速地读取和处理大量数据。

下面是优化后的代码：

from openpyxl import load_workbook

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

# 获取需要操作的工作表
worksheet = workbook['Sheet1']

# 获取最大行数和最大列数
max_row = worksheet.max_row
max_column = worksheet.max_column

# 存储每一列的值
column_values = []
for column in range(1, max_column + 1):
    column_values.append([worksheet.cell(row=row, column=column).value for row in range(1, max_row + 1)])

# 遍历每一列
for i, values in enumerate(column_values):
    # 求最大值
    max_value = max(values)

    # 求最小值
    min_value = min(values)

    # 求平均值
    mean_value = sum(values) / len(values)

    # 将平均值赋值给某一单元格
    worksheet.cell(row=1, column=max_column + 1 + i).value = mean_value

# 保存 Excel 文件
workbook.save('example.xlsx')

这样代码会更加高效，同时也可以扩展到处理更大的数据量。

优化以下代码 workbook = openpyxl.Workbook() worksheet = workbook.active for row_num, row_data in enumerate(comment_id, start=1): for col_num, col_data in enumerate(row_data, start=1): worksheet.cell(row=row_num , column=col_num , value=col_data) workbook.save(targetfile) print("data is done")

可以优化的地方有：

1. 使用 with 语句来自动关闭 workbook，避免文件未关闭的风险；
2. 使用 worksheet.append() 方法来代替双重循环，可以减少代码量和提高效率；
3. 将 print() 函数移到 with 语句块外面，避免在数据处理期间频繁输出。

优化后的代码如下：

import openpyxl

comment_id = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
targetfile = "data.xlsx"

with openpyxl.Workbook() as workbook:
    worksheet = workbook.active
    for row_data in comment_id:
        worksheet.append(row_data)
    workbook.save(targetfile)

print("data is done")

注意：这里的示例代码中，我为了演示方便，将 comment_id 和 targetfile 直接赋值了，实际使用时需要根据实际情况进行修改。