public string excel_name = "C:\\Users\\16244\\Desktop\\测试图片\\点胶参数.xlsx";workbook.SaveAs("C:\\Users\\16244\\Desktop\\测试图片\\点胶参数.xlsx");

时间: 2023-09-17 10:09:26 浏览: 99
根据提供的引用内容[1]，似乎出现了关于读取和保存Excel文件的问题。根据引用，在使用xlrd库的open_workbook_2007_xml方法时，可能会出现一个错误。根据引用，另存为.xls格式然后进行后续操作可能是一个有效的解决方法，但需要注意不能直接将.xlsx文件后缀修改为.xls。根据引用，使用xlrd-0.6.1版本可以读取，但可能不支持office2007格式。 根据提供的代码，public string excel_name = "C:\\Users\\16244\\Desktop\\测试图片\\点胶参数.xlsx"是指定的Excel文件路径，workbook.SaveAs("C:\\Users\\16244\\Desktop\\测试图片\\点胶参数.xlsx")是保存Excel文件的操作。 如果你遇到了问题，请确保使用的是兼容的版本的xlrd库。如果仍然出现问题，你可以尝试将Excel文件另存为.xls格式，然后再进行操作，但不能直接修改文件后缀。希望这些信息对你有帮助。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [Python模块学习之xlrd 读取Excel时传入formatting_info=True报错：NotImplementedError: formatting_info=...](https://blog.csdn.net/weixin_35152781/article/details/113678219)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]
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xlsx

测试excel.xlsx

测试用的excel，使用可以进行下载，是用python进行数据分析的文件进行了简答的改动，可以说明用法即可。
zip

Read data from the Excel spreadsheet.zip_Spreadsheet::Read_excel

read_excel函数有许多参数可以调整，例如指定工作表索引（sheet_name）、行或列的索引（index_col）以及数据解析选项（parse_dates）等。 如果你是在Java环境中，Apache POI库是一个强大的工具，可以用来读取...
rar

C_Excel_c#excel_C#_c#excel_Excel.dll_c需要操作excel_

这个标题和描述指出，我们将讨论如何在C#中进行Excel的读写操作，并且提到了一个名为“Excel.dll”的库，这可能是诸如EPPlus、NPOI或Microsoft.Office.Interop.Excel等库的引用。 首先，让我们深入了解一下C#操作...

import os from PIL import Image import pytesseract from openpyxl import Workbook def ocr(image_path): img = Image.open(image_path) result = pytesseract.image_to_string(img, lang='eng') return result def save_to_excel(result_list): wb = Workbook() ws = wb.active for result in result_list: ws.append([result]) wb.save('result.xlsx') if __name__ == '__main__': image_dir = r'C:\Users\KevinGuo\OneDrive\桌面\1.jpg' # 图片所在目录 result_list = [] for image_name in os.listdir(image_dir): image_path = os.path.join(image_dir, image_name) result = ocr(image_path) result_list.append(result) save_to_excel(result_list) print('处理完成！')

image_path = r'C:\Users\KevinGuo\OneDrive\桌面\1.jpg' # 图片文件路径 result = ocr(image_path) save_to_excel(result) print('处理完成！') 以上代码是处理单张图片并将OCR识别结果存入Excel的示例...

import os import pandas as pd from openpyxl import Workbook folder_path = r'D:/拆分后的工作簿' new_path = r'D:\拆分后的工作簿\新增資料夾\workbook.xlsx' files = os.listdir(folder_path) wb = Workbook() for file in files: if file.endswith('.xlsx'): file_path = os.path.join(folder_path, file) sheet_name = os.path.splitext(file)[0] df = pd.read_excel(file_path, sheet_name=None) for sheet in df: df[sheet].to_excel(wb, sheet_name=sheet_name)

这段代码看起来没有问题，不过你最后没有保存工作簿。你需要将以下代码添加到末尾： python ... df[sheet].to_excel(wb, sheet_name=sheet_name) wb.save(new_path) 希望这次能够帮到你！

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')

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 ...

import tkinter as tk from openpyxl import load_workbook from tkinter import messagebox # 读取Excel表格数据 wb = load_workbook(filename=r'C:\Users\bing3_chen\Desktop\1.xlsx') ws = wb['總表'] # 创建GUI窗口 window = tk.Tk() window.title('物料进出库管理') window.geometry('400x200') # 进货函数 def add_inventory(): # 获取物料名称和数量 name = name_entry.get() quantity = int(quantity_entry.get()) # 查找相同名称的数据并进行加操作 found = False for row in ws.iter_rows(min_row=2, values_only=True): if row[0] == name: row[1] += quantity found = True break if not found: ws.append([name, quantity]) # 将修改后的数据写回Excel表格 wb.save(filename=r'C:\Users\bing3_chen\Desktop\1.xlsx') # 清空文本框 name_entry.delete(0, tk.END) quantity_entry.delete(0, tk.END) # 出货函数 def remove_inventory(): # 获取物料名称和数量 name = name_entry.get() quantity = int(quantity_entry.get()) # 查找相同名称的数据并进行减操作 found = False for row in ws.iter_rows(min_row=2, values_only=True): if row[0] == name: if row[1] >= quantity: row[1] -= quantity found = True else: messagebox.showerror('Error', '物料不足！') return if not found: messagebox.showerror('Error', '物料不存在！') return # 将修改后的数据写回Excel表格 wb.save(filename=r'C:\Users\bing3_chen\Desktop\1.xlsx') # 清空文本框 name_entry.delete(0, tk.END) quantity_entry.delete(0, tk.END) # 添加控件 tk.Label(window, text='物料名称：').grid(row=0, column=0) name_entry = tk.Entry(window) name_entry.grid(row=0, column=1) tk.Label(window, text='物料数量：').grid(row=1, column=0) quantity_entry = tk.Entry(window) quantity_entry.grid(row=1, column=1) tk.Button(window, text='进货', command=add_inventory).grid(row=2, column=0) tk.Button(window, text='出货', command=remove_inventory).grid(row=2, column=1) window.mainloop()

from openpyxl import load_workbook from tkinter import messagebox 2. 使用分号： import tkinter as tk; from openpyxl import load_workbook; from tkinter import messagebox 此外，还需要确保...

发生异常: ValueError Invalid file path or buffer object type: <class 'openpyxl.workbook.workbook.Workbook'> File "C:\Users\31088\Desktop\py数据\爬虫\上海和北京的美食.py", line 80, in <module> info.to_excel(excel_writer = writer,sheet_name = "北京美食") ValueError: Invalid file path or buffer object type: <class 'openpyxl.workbook.workbook.Workbook'>

这个错误提示表明，在使用 pandas 库的 to_excel 函数将数据写入 Excel 文件时，传递的 excel_writer 参数类型不正确，它需要是一个文件路径或文件对象，但你传递的是一个 Workbook 对象。 要解决这个问题...

import xlwings as xw app = xw.App(visible = False, add_book = False) workbook = app.books.open(r'C:\Users\统计表.xlsx') worksheets = workbook.sheets for i in range(len(worksheets))[:5]: worksheets[i].name = worksheets[i].name.replace('销售', '') workbook.save(r'C:\Users\统计表1.xlsx') app.quit()这个代码改正一下

workbook.save(r'C:\Users\统计表1.xlsx') workbook.close() app.quit() 主要修改和改进包括： 1. visible 和 add_book 参数不需要设置为 False，默认值就是 False。 2. 在循环中使用了 sheet 变量...

# import pandas as pd # df = pd.read_excel('sheet.xlsx', engine='openpyxl') # new_df = df.query('id == "220"') # writer = pd.ExcelWriter('new_excel_file.xlsx') # new_df.to_excel(writer, sheet_name='New_Sheet', index=False) # writer.save() import openpyxl # 读取Excel文件 workbook = openpyxl.load_workbook('sheet.xlsx') # 选择需要操作的sheet页 worksheet = workbook['Sheet'] # 根据筛选条件获取满足条件的数据,其中，min_row=2表示从第二行开始读取数据，因为第一行通常是表头； # max_row=worksheet.max_row表示读取Excel文件中所有的行数据；values_only=True表示只读取单元格中的值，而不包括格式等其他元素。 new_data = [] for row in worksheet.iter_rows(min_row=2, max_row=worksheet.max_row, values_only=True): if row[2] == '220': new_data.append(row) # 创建新的sheet页并写入数据 new_worksheet = workbook.create_sheet('New Sheet') for row in new_data: new_worksheet.append(row) # 保存Excel文件 workbook.save('sheet.xlsx')报zipfile.BadZipFile: File is not a zip file

这个错误通常是因为你的 Excel 文件已经...如果问题仍然存在，你可以尝试使用 openpyxl 库提供的 load_workbook() 函数的 data_only 参数，将其设置为 True，这样可以确保仅读取单元格中的值，而不包括公式等其他元素。

简化代码：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)

workbook = pd.read_excel('存贷款数据.xlsx', sheet_name=None) # 将每个Sheet表名写入到每行N列的单元格 for sheet_name, sheet in workbook.items(): sheet.loc[3:, max(sheet.columns) + 1] = sheet_name # ...

import pandas as pd import os folder_path = 'C:\Users\cfmoto\Desktop\data_engine' excel_file = [os.path.join(folder_path,f) for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xlsx')] for file in excel_files: df = pd.read_excel(file)无法运行

folder_path = 'C:/Users/cfmoto/Desktop/data_engine' excel_files = [os.path.join(folder_path, f) for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xlsx')] for file in excel_files: df = pd.read_excel...

cd=pdd.read_excel(r"C:\Users\86172\Desktop\11.xlsx",sheet_name="Sheet2",header=[0,1])

However, this code seems to be reading an Excel file named "11.xlsx" from the desktop of the user "86172" and loading the data from the sheet named "Sheet2" into a pandas dataframe named "cd"....

import pandas as pd import datetime df_201=pd.read_excel(r'C:\Users\82422\Desktop\问E讲堂excel\5.04问医晚上数据.xlsx',sheet_name='邀请用户信息') df_201=df_201.drop(['编号','用户ID'],axis=1) #df_201=df_201.rename(columns={'累计观看时长': '2023.5.04累计观看时长'}) #df_201=df_201.rename(columns={'累计观看时长': str(datetime.date.today())+'累计观看时长'}) #将累计观看时长更改成当前日期的累计观看时长 print(df_201.head())import pandas as pd import os df1=pd.DataFrame() for root,dirs,files in os.walk(r'C:\Users\82422\Desktop\问E讲堂excel'): print('root:\n',root) print('dirs:\n',dirs) print('files:\n',files) for file in files: file_name=os.path.join(root,file) df=pd.read_excel(file_name,sheet_name='邀请用户信息') df=df.drop(['编号','用户ID'],axis=1) df=df.rename(columns={'累计观看时长': file[0:4] +'累计观看时长'}) df_201=pd.merge(df,df_201,on=['邀请人昵称','用户昵称'],how='outer') print(df_201) df_201.to_excel(r'C:\Users\82422\Desktop\问E讲堂excel\h2.xlsx',sheet_name='邀请用户信息')优化这个代码

df_201 = pd.read_excel(r'C:\Users\82422\Desktop\问E讲堂excel\5.04问医晚上数据.xlsx', sheet_name='邀请用户信息') df_201.drop(['编号', '用户ID'], axis=1, inplace=True) # 将累计观看时长更改成当前日期的...

locations_df = pd.read_excel('C:\\Users\\86178\\Desktop\\附件1：数据.xlsx', sheet_name='位置')

locations_df = pd.read_excel('C:\\Users\\86178\\Desktop\\附件1：数据.xlsx', sheet_name='位置') 这段代码使用了pandas库中的read_excel()函数来读取Excel文件中的特定工作表。'C:\\Users\\86178\\...

优化如下代码： Dim fs As Object Set fs = CreateObject("Scripting.FileSystemObject") ' 文件夹路径 Dim folder_path As String folder_path = "C:\Users\Administrator\Desktop\pr\2\5E2206172401600E" ' 判断文件夹是否存在 If Not fs.FolderExists(folder_path) Then MsgBox "路径不存在！" Exit Sub End If ' 创建另一个文件系统对象 Dim fso As Object Set fso = CreateObject("Scripting.FileSystemObject") ' 创建Excel应用程序对象和工作簿对象 Dim excel_app As Object Dim Workbook As Object ' 遍历文件夹下的所有文件 Dim file As Object For Each file In fso.GetFolder(folder_path).Files ' 判断文件是否是Excel文件 If LCase(Right(file.Name, 4)) = "xlsx" Or LCase(Right(file.Name, 3)) = "xls" Then ' 尝试打开Excel文件并将其转换为PDF格式 On Error Resume Next Set excel_app = CreateObject("Excel.Application") Set Workbook = excel_app.Workbooks.Open(file.path) Workbook.ExportAsFixedFormat 0, Replace(file.path, ".xlsx", ".pdf") Workbook.Close False excel_app.Quit Set excel_app = Nothing Set Workbook = Nothing On Error GoTo 0 End If Next file ' 显示执行结束的消息框 MsgBox "执行结束！"

folder_path = "C:\Users\Administrator\Desktop\pr\2\5E2206172401600E" '判断文件夹是否存在 If Len(Dir(folder_path, vbDirectory)) = 0 Then MsgBox "路径不存在！" Exit Sub End If '创建Excel应用...

import tkinter as tk import pandas as pd from tkinter import messagebox # 读取Excel表格数据 df = pd.read_excel(r'C:\Users\bing3_chen\Desktop\1.xlsx', sheet_name='總表') # 创建GUI窗口 window = tk.Tk() window.title('物料进出库管理') window.geometry('400x200') # 进货函数 def add_inventory(): # 获取物料名称和数量 name = name_entry.get() quantity = int(quantity_entry.get()) # 查找相同名称的数据并进行加操作 group = df.groupby('名稱').sum() if name in group.index: group.loc[name, '數量'] += quantity else: group.loc[name] = [quantity] group.reset_index(inplace=True) # 将修改后的数据写回Excel表格 group.to_excel(r'C:\Users\bing3_chen\Desktop\1.xlsx', index=False, sheet_name='總表', mode='a', header=False) # 清空文本框 name_entry.delete(0, tk.END) quantity_entry.delete(0, tk.END) # 出货函数 def remove_inventory(): # 获取物料名称和数量 name = name_entry.get() quantity = int(quantity_entry.get()) # 查找相同名称的数据并进行减操作 group = df.groupby('名稱').sum() if name in group.index and group.loc[name, '數量'] >= quantity: group.loc[name, '數量'] -= quantity else: messagebox.showerror('Error', '物料不足！') return group.reset_index(inplace=True) # 将修改后的数据写回Excel表格 group.to_excel(r'C:\Users\bing3_chen\Desktop\1.xlsx', index=False, sheet_name='總表', mode='a', header=False) # 清空文本框 name_entry.delete(0, tk.END) quantity_entry.delete(0, tk.END) # 添加控件 tk.Label(window, text='物料名称：').grid(row=0, column=0) name_entry = tk.Entry(window) name_entry.grid(row=0, column=1) tk.Label(window, text='物料数量：').grid(row=1, column=0) quantity_entry = tk.Entry(window) quantity_entry.grid(row=1, column=1) tk.Button(window, text='进货', command=add_inventory).grid(row=2, column=0) tk.Button(window, text='出货', command=remove_inventory).grid(row=2, column=1) window.mainloop()將這個代碼中pabds庫可以修改成openpyxl庫嗎

可以的，只需要将import pandas as pd改成from openpyxl import load_workbook，然后将读取Excel表格和写回Excel表格的部分修改成openpyxl库的方式即可。修改后的代码如下： import tkinter as tk from ...

import openpyxl # 打开Excel文件 workbook = openpyxl.load_workbook('C:\Users/16269\Desktop\综合因子1.xlsx') # 获取第一个工作表 sheet = workbook.active # 遍历所有行和列，并输出每个单元格的值 for row in sheet.iter_rows(values_only=True): for cell in row: print(cell)

workbook = openpyxl.load_workbook('C:\\Users\\16269\\Desktop\\综合因子1.xlsx') 或者： workbook = openpyxl.load_workbook('C:/Users/16269/Desktop/综合因子1.xlsx') 这样就可以正确加载Excel...

c#中public string excel_name = "C:\\Users\\16244\\Desktop\\测试图片\\点胶参数.xlsx";workbook.SaveAs(excel_name);为何会报错

workbook.SaveAs(excel_name, Microsoft.Office.Interop.Excel.XlFileFormat.xlOpenXMLWorkbook); 这样将文件保存为xlsx格式，避免报错。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">...

public string excel_name = "C:\\Users\\16244\\Desktop\\测试图片\\点胶参数.xlsx";workbook.SaveAs(excel_name);为何会报错

所以当尝试使用workbook.SaveAs()方法保存为 .xlsx 格式时会报错。为了解决这个问题，可以考虑使用其他支持 .xlsx 格式的库，例如openpyxl库。使用openpyxl库可以直接操作 .xlsx 格式的Excel文件，而无需转换为 .xls...

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Deno Express：模仿Node.js Express的Deno Web服务器解决方案

资源摘要信息:"deno-express:该项目的灵感来自https" 知识点： 1. Deno 介绍：Deno 是一个简单、现代且安全的JavaScript和TypeScript运行时，由Node.js的原作者Ryan Dahl开发。它内置了诸如TypeScript支持、依赖模块的自动加载等功能。Deno的出现是为了解决Node.js存在的一些问题，比如全局状态污染和包管理等。 2. Express.js 概念：Express.js 是一个基于Node.js平台的极简、灵活的web应用开发框架。它提供了一系列强大的功能，用于开发单页、多页和混合web应用。Express.js的亮点在于其路由系统，对中间件的使用，以及对视图引擎的支持。 3. deno-express 项目：该项目以Node.js的Express框架为灵感，为Deno提供了一套类似于Express的Web服务器搭建方式。使用deno-express可以让开发者用熟悉的Express API在Deno环境中快速构建Web应用。 4. TypeScript 使用：TypeScript 是 JavaScript 的一个超集，添加了类型系统和对ES6+的新特性的支持。它最终会被编译成纯JavaScript代码，以便在浏览器和Node.js等JavaScript环境中运行。在deno-express项目中，通过TypeScript编写代码，不仅可以享受到静态类型检查的好处，还可以利用TypeScript的强类型系统来构建更稳定、易于维护的代码。 5. 代码示例解析：在描述中提供了一个简短的代码示例，示范了如何使用deno-express构建一个简单的web server。 - `import * as expressive from "https://raw.githubusercontent.com/NMathar/deno-express/master/mod.ts";` 这行代码通过网络导入了deno-express库的核心模块。 - `const port = 3000;` 定义了一个端口号，即web服务器将监听的端口。 - `const app = new expressive.App();` 创建了一个Express-like的App实例。 - `app.use(expressive.simpleLog());` 使用了一个简单的日志中间件，这可能会记录请求和响应的信息。 - `app.use(expressive.static_("./public"));` 使用了静态文件服务中间件，指定 "./public" 作为静态文件目录，使得该目录下的文件可以被Web服务访问。 - `app.use(expressive.bodyParser.json());` 使用了body-parser中间件，它能解析请求体中的JSON格式数据，使得在后续的请求处理中可以方便地获取这些数据。 6. Deno 与 Node.js 的对比：Deno与Node.js在设计哲学和实现上有明显差异。Deno不使用npm作为包管理器，而是通过URL导入模块。它也具备内置的TLS和网络测试工具，以及自动的依赖项管理，这都是Node.js需要外部模块来实现的功能。 7. 代码示例中的未显示部分：描述中仅展示了server.ts文件的部分内容，根据标准的Express应用结构，可能还会包括定义路由、设置视图引擎、错误处理中间件等。 8. 模块和库的使用：在deno-express项目中，开发者会接触到如何在Deno环境下使用外部模块。在JavaScript和TypeScript社区中，通过URL直接导入模块是一个新颖的方法，它使得依赖关系变得清晰，并且有助于构建安全、无包管理器污染的应用。 9. 对于TypeScript的依赖：由于deno-express项目的代码示例是用TypeScript编写的，所以它展示了TypeScript在Deno项目中如何使用。Deno对TypeScript的支持是原生的，无需额外编译器，直接运行即可。 10. Web服务器搭建实践：通过这个项目，开发者可以学习如何在Deno中搭建和管理Web服务器，包括如何处理路由、如何对请求和响应进行中间件处理等Web开发基础知识点。 通过对以上知识点的了解，可以对deno-express项目有一个全面的认识。该项目不仅为Deno提供了类似Express.js的Web开发体验，还展示了如何利用TypeScript来构建现代化、高性能的Web应用。