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。

代码增加填充单元格后合并Sheet表：import openpyxl # 读取存贷款数据.xlsx workbook = openpyxl.load_workbook('存贷款数据.xlsx') # 遍历每个Sheet表，并将Sheet表名写入到每行N列的单元格 for sheet_name in workbook.sheetnames: sheet = workbook[sheet_name] max_row = sheet.max_row max_column = sheet.max_column for row in range(3, max_row): for column in range(1, max_column + 1): if column == max_column: sheet.cell(row=row, column=column+1).value = sheet_name else: sheet.cell(row=row, column=column).value = sheet.cell(row=row, column=column).value # 保存新的工作簿 workbook.save('存贷款数据（新）.xlsx')

好的，以下是增加填充单元格后合并Sheet表的示例代码：

import pandas as pd
import openpyxl

# 读取Excel文件
workbook = openpyxl.load_workbook('存贷款数据.xlsx')

# 遍历每个Sheet表，并将Sheet表名写入到每行N列的单元格
for sheet_name in workbook.sheetnames:
    sheet = workbook[sheet_name]
    max_row = sheet.max_row
    max_column = sheet.max_column
    
    for row in range(3, max_row):
        for column in range(1, max_column + 1):
            if column == max_column:
                sheet.cell(row=row, column=column+1).value = sheet_name
            else:
                sheet.cell(row=row, column=column).value = sheet.cell(row=row, column=column).value

# 保存新的工作簿
workbook.save('存贷款数据（新）.xlsx')

# 获取所有Sheet表名
file = pd.ExcelFile('存贷款数据（新）.xlsx')
sheet_names = file.sheet_names

# 合并所有Sheet表
df_merged = pd.concat([file.parse(sheet) for sheet in sheet_names])

# 将合并后的数据保存到新的Excel文件中
df_merged.to_excel('merged.xlsx', index=False)

在上面的示例中，我们增加了使用openpyxl库来填充单元格的代码。首先，我们使用load_workbook函数读取Excel文件，并遍历每个Sheet表。然后，我们使用max_row和max_column属性获取Sheet表的行数和列数，使用cell函数访问和修改单元格的值。注意，我们使用了worksheet.cell()函数而不是worksheet[row][column]来访问单元格，因为后者在openpyxl中已经被弃用。接下来，我们使用concat函数来合并所有Sheet表，并将合并后的数据保存到新的Excel文件中。请确保您已经安装了Pandas和openpyxl库，并且将存贷款数据.xlsx文件放在当前工作目录中。