file_name = r"04渔业.xlsx" wb = openpyxl.load_workbook(file_name, read_only=True)

时间: 2024-04-15 22:28:10 浏览: 180
你的问题是关于使用 openpyxl 库加载一个名为 "04渔业.xlsx" 的 Excel 文件,并设置为只读模式。这种做法是正确的,可以通过以下代码实现: ```python import openpyxl file_name = r"04渔业.xlsx" wb = openpyxl.load_workbook(file_name, read_only=True) ``` 这段代码会加载指定的 Excel 文件,并将其存储在 `wb` 变量中。由于设置了 `read_only=True`,所以打开的文件将以只读模式进行操作。
相关问题

import pandas as pd import os from openpyxl.styles import Font # 文件夹路径 folder_path = r'C:\yh\PycharmProjects\a\A5204990500002023050006' # 获取文件夹内所有的文件名 file_names = os.listdir(folder_path) # 读取所有的excel文件 dfs = [] for file_name in file_names: if file_name.endswith('.xlsx') or file_name.endswith('.xls'): file_path = os.path.join(folder_path, file_name) df = pd.read_excel(file_path) dfs.append(df) # 合并所有的数据 df_all = pd.concat(dfs) # 设置内容格式 font = Font(name='Arial', size=12, bold=False, italic=False, color='FF000000') writer = pd.ExcelWriter('all.xlsx', engine='openpyxl') df_all.to_excel(writer, index=False) for sheetname in writer.book.sheetnames: writer.sheets[sheetname].cell(row=1, column=1).font = font writer.save()

这段代码使用Python中的pandas和openpyxl库,读取指定文件夹下的所有Excel文件,将它们合并成一个Excel文件并添加内容格式。具体来说,代码首先定义文件夹路径,然后通过os.listdir()函数获取该文件夹下的所有文件名。接下来,使用一个循环读取所有的.xlsx和.xls文件,将它们存储在一个列表dfs中。最后,使用pd.concat()函数将所有的数据合并成一个DataFrame对象,然后使用openpyxl库将数据写入一个Excel文件中,并且对每个sheet页第一个单元格设置内容格式。最终生成的Excel文件名称为'all.xlsx'。

file_name = '固定资产.xlsx' stream = io.BytesIO() wb.save(stream) file_data = stream.getvalue() print(file_data) stream.close() headers = [('Content-Type', 'application/octet-stream'), ('Content-Disposition', content_disposition(file_name))] response = request.make_response(file_data, headers=headers) return response

这段代码是使用Python的openpyxl库将一个Excel文件保存到内存中,然后将内存中的数据读取出来并生成HTTP响应返回给客户端。具体来说,这段代码的执行流程如下: 1. 定义一个变量file_name,用于指定要生成的Excel文件的文件名。 2. 创建一个BytesIO对象stream,用于将Excel文件保存到内存中。 3. 调用openpyxl库中的Workbook对象的save()方法,将Excel文件保存到stream中。 4. 调用stream.getvalue()方法读取stream中的数据,并将其保存到变量file_data中。 5. 关闭stream对象。 6. 定义一个headers数组,用于指定HTTP响应的头信息,包括Content-Type和Content-Disposition。 7. 调用request.make_response()方法生成HTTP响应对象response,并将file_data和headers作为参数传递进去。 8. 返回HTTP响应对象response。 总之,这段代码通过内存流的方式实现了将Excel文件生成HTTP响应的功能。
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import os import pandas as pd from openpyxl import load_workbook from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows # 指定要合并的文件夹路径 folder_path = r"E:\aaaa\aaaa" fields_to_write = ['aaaa', 'aaaa'] # 获取文件夹中所有的 xlsx 文件路径 xlsx_files = [os.path.join(folder_path, f) for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xlsx')] # 创建一个空的 DataFrame 用于存储合并后的数据 merged_data = pd.DataFrame() # 循环读取每个 xlsx 文件,将它们合并到 merged_data 中 for xlsx_file in xlsx_files: # 使用 pandas 读取 xlsx 文件,并清理无效字符引用 wb = load_workbook(filename=xlsx_file, read_only=False, data_only=True, keep_vba=False, keep_links=False, keep_protection=False) for sheet_name in wb.sheetnames: ws = wb[sheet_name] for row in ws.rows: for cell in row: cell.value = cell.value if cell.value is None else str(cell.value).strip() df = pd.read_excel(wb) # 将读取到的数据追加到 merged_data 中 merged_data = merged_data.append(df, ignore_index=True) # 在 merged_data 中添加新的一列数据 merged_data['new_column'] = 'new_value' # 创建一个新的工作簿 wb_new = load_workbook(write_only=True) ws_new = wb_new.create_sheet('merged_data') # 将 DataFrame 中的数据逐行写入到新的工作簿中 rows = dataframe_to_rows(merged_data[fields_to_write + ['new_column']], index=False) for row in rows: ws_new.append(row) # 保存合并后的数据到新的 xlsx 文件中 wb_new.save(r"E:\aaaa\aaaa\merged_file.xlsx")使用此代码会出现ValueError: Invalid file path or buffer object type: <class 'openpyxl.workbook.workbook.Workbook'>的报错,请优化下

#!/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

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