python 读取大量odf
可以使用Python的pandas库来读取大量的odf文件。你可以使用pandas的read_excel函数来读取odf文件,并将其保存为一个DataFrame对象。下面是一个示例代码:
import pandas as pd
# 读取odf文件
df = pd.read_excel('path/to/your/file.odf')
# 对读取的数据进行处理
# ...
# 输出处理后的结果
print(df.head())
python使用ezfxf
ezfxf
是一个Python库,用于简化Excel (.xlsx)文件的操作,特别是生成复杂的XLSX文件格式,包括工作表、公式、样式等。它让开发者能够方便地创建、修改和读取Excel文档,而不需要深入了解底层的ODF(OpenDocument Format)或XML细节。使用ezfxf
,你可以执行常见的任务,例如添加新工作表、设置单元格值、插入图表以及管理表格样式。
下面是一些基本的使用示例:
from ezfxf import EzFxf
# 创建一个新的Excel writer
writer = EzFxf('output.xlsx')
# 添加一个新的工作表
sheet = writer.add_sheet("Sheet1")
# 写入单元格数据
sheet.set_cell(0, 0, "Hello", style=writer.styles['Heading 1'])
sheet.set_cell(1, 0, 123)
# 插入图表
chart = sheet.insert_chart('A1', {'type': 'column'})
# 关闭文件
writer.close()
python里read_excel参数
read_excel()函数的参数如下:
filepath_or_buffer:要读取的Excel文件路径或可缓存的文件对象。
sheet_name:要读取的工作表名称或索引。默认情况下,它将读取第一个工作表。
header:指定行号,作为列名。默认情况下,它将使用第一行作为列名。
index_col:指定要用作行索引的列。默认情况下,它将使用0(即第一列)作为行索引。
usecols:指定要读取的列。可以是列名称,也可以是列索引。默认情况下,它将读取所有列。
dtype:指定每列的数据类型。可以是Python字典,其中键是列名,值是数据类型。
skiprows:指定要跳过的行数。默认情况下,它将跳过0行。
nrows:指定要读取的行数。
parse_dates:指定要解析为日期时间的列。可以是列名称,也可以是列索引。默认情况下,它将不解析日期时间列。
date_parser:指定用于解析日期时间的函数。
na_values:指定用于标记缺失值的值。
thousands:指定千位分隔符。
decimal:指定小数点分隔符。
keep_default_na:指定是否保留默认的缺失值标记。
verbose:指定是否打印详细信息。默认情况下,它将不打印任何信息。
engine:指定要使用的解析引擎。可以是“xlrd”(默认)、“openpyxl”或“odf”。