data = pd.read_excel(file_path, sheet_name=sheet_name) 改成 openpyxl

如果你想使用openpyxl库来代替pandas中的read_excel函数来读取Excel文件，你可以使用openpyxl的load_workbook函数和active属性来实现。

下面是一个示例代码：

from openpyxl import load_workbook

# 打开Excel文件
workbook = load_workbook(file_path)

# 选择指定的sheet页
sheet = workbook[sheet_name]

# 遍历行并打印数据
for row in sheet.iter_rows(values_only=True):
    print(row)

# 关闭Excel文件
workbook.close()

在上述代码中，我们使用openpyxl的load_workbook函数来打开指定的Excel文件，然后通过指定的sheet_name选择特定的sheet页。接下来，我们使用iter_rows函数遍历每一行并打印数据。

请注意，你需要将file_path替换为你实际使用的Excel文件路径，同时将sheet_name替换为你要读取的sheet页名称。

希望以上代码能够帮助你使用openpyxl库来读取Excel文件中特定sheet页的数据。如果还有其他问题，请随时提问。

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data = pd.read_excel(file_path, sheet_name=sheet_name) sheet_names = data['交易码'].values.tolist() 修改成openpyxl

如果你想使用openpyxl库来代替pandas中的read_excel函数来读取Excel文件，并获取指定列的值列表，可以按照以下方式修改代码：

from openpyxl import load_workbook

# 打开Excel文件
workbook = load_workbook(file_path)

# 选择指定的sheet页
sheet = workbook[sheet_name]

# 获取指定列的值列表
column_values = [cell.value for cell in sheet['交易码']]

# 关闭Excel文件
workbook.close()

print(column_values)

在上述代码中，我们使用openpyxl的load_workbook函数来打开指定的Excel文件，然后通过指定的sheet_name选择特定的sheet页。接下来，我们使用sheet['交易码']来获取"交易码"列的值，然后使用列表解析式将这些值存储在column_values列表中。

请注意，你需要将file_path替换为你实际使用的Excel文件路径，同时将sheet_name替换为你要读取的sheet页名称。

希望以上代码能够帮助你使用openpyxl库来读取Excel文件中特定sheet页的指定列数据。如果还有其他问题，请随时提问。

data = pd.read_excel(file_path, index_col=(0), sheet_name='Sheet1')什么意思

这行代码使用 pandas 库中的 read_excel() 函数，从指定的 Excel 文件（文件路径为 file_path）中读取数据，并将数据存储为 pandas 数据帧（DataFrame）的形式。其中，index_col=(0) 表示将 Excel 文件中的第一列作为该数据帧的行索引（index），sheet_name='Sheet1' 表示从名为 "Sheet1" 的工作表中读取数据。