用python写一组处理excel总工资表的代码
时间: 2023-02-24 18:17:49 浏览: 356
好的,下面是一组用 Python 处理 Excel 总工资表的代码:
```
import openpyxl
# 读取 Excel 文件
wb = openpyxl.load_workbook('salary.xlsx')
# 选择工作表
sheet = wb['Sheet1']
# 计算总工资
total_salary = 0
for row in sheet.iter_rows(values_only=True):
total_salary += row[2]
# 输出总工资
print('总工资:', total_salary)
```
上面的代码使用了 `openpyxl` 库来读取 Excel 文件和工作表,并使用 `iter_rows` 方法遍历每一行,计算第三列(工资)的总和。
请注意,上面的代码假设 Excel 文件名为 `salary.xlsx`,工作表名为 `Sheet1`,工资数据在第三列(索引为 2)。请根据你的具体情况进行修改。
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用python写一段处理excel的代码
好的,以下是一段使用 python 处理 excel 的代码示例:
```
import openpyxl
# 读取已有的 excel 文件
wb = openpyxl.load_workbook('example.xlsx')
# 选择工作表
sheet = wb['Sheet1']
# 读取单元格内容
cell = sheet['A1'].value
print(cell)
# 修改单元格内容
sheet['A1'] = 'new value'
# 保存修改
wb.save('example.xlsx')
```
在上面的代码中,首先我们使用 `openpyxl` 库读取一个已有的 excel 文件,然后选择一个工作表,读取单元格内容,修改单元格内容并最后保存修改。
希望这对你有帮助!
用python写一个处理excel单元格内容的聚类代码
你好,我是 C 知道。关于你的问题,我可以回答。以下是一个用 Python 处理 Excel 单元格内容的聚类代码示例:
```python
import pandas as pd
from sklearn.cluster import KMeans
# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')
# 提取需要聚类的列
X = df[['列1', '列2', '列3']]
# 使用 KMeans 进行聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=).fit(X)
# 将聚类结果添加到 DataFrame 中
df['聚类结果'] = kmeans.labels_
# 将结果保存到 Excel 文件中
df.to_excel('result.xlsx', index=False)
```
希望这个代码示例能够帮到你。如果你有其他问题,欢迎继续提问。