python 读取大量odf

时间: 2023-11-12 15:57:04 浏览: 184

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())
相关问题

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:

  1. filepath_or_buffer:要读取的Excel文件路径或可缓存的文件对象。

  2. 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。

  3. 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。

  4. 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。

  5. 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。

  6. 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。

  7. skiprows:指定要跳过的行数。默认情况下,它将跳过0行。

  8. nrows:指定要读取的行数。

  9. 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。

  10. date_parser:指定用于解析日期时间的函数。

  11. na_values:指定用于标记缺失值的值。

  12. thousands:指定千位分隔符。

  13. decimal:指定小数点分隔符。

  14. keep_default_na:指定是否保留默认的缺失值标记。

  15. 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。

  16. engine:指定要使用的解析引擎。可以是“xlrd”(默认)、“openpyxl”或“odf”。

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