python+xls+html
时间: 2023-10-28 09:06:56 浏览: 58
Python可以使用xlrd库来读取Excel文件中的数据。你可以创建一个readExcel类,通过该类的get_xls方法可以读取指定Excel文件中指定sheet中的数据。具体的步骤如下:
1. 首先,导入所需的库和模块,包括os、getpathInfo和xlrd。
2. 创建一个readExcel类,并在该类中定义get_xls方法。
3. 在get_xls方法中,通过getpathInfo.get_Path()来获取项目的绝对路径,并拼接出Excel文件的路径。
4. 使用open_workbook函数打开Excel文件,并通过sheet_by_name方法获取指定的sheet。
5. 使用nrows属性获取sheet中的行数。
6. 使用循环遍历每一行的数据,将非首行的数据添加到cls列表中。
7. 返回cls列表,即为读取到的Excel数据。
请注意,你需要根据自己的实际情况修改Excel文件名和sheet名称。
相关问题
python获取数据
Python获取数据的方法有很多种,以下是其中的几种常见方法:
1. 使用urllib库进行网页数据的获取
```python
import urllib.request
response = urllib.request.urlopen('http://www.example.com/')
html = response.read()
print(html)
```
2. 使用requests库进行网页数据的获取
```python
import requests
response = requests.get('http://www.example.com/')
html = response.text
print(html)
```
3. 使用BeautifulSoup库进行网页数据的解析
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
response = requests.get('http://www.example.com/')
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
print(soup.title)
```
4. 使用正则表达式进行数据的匹配
```python
import re
text = 'hello world'
result = re.findall('hello (\w+)', text)
print(result)
```
5. 从Excel表格中读取数据
```python
import xlrd
workbook = xlrd.open_workbook('example.xls')
sheet = workbook.sheet_by_index(0)
data = []
for i in range(sheet.nrows):
row = sheet.row_values(i)
data.append(row)
print(data)
```
Python数据导入代码
在Python中,数据导入是非常常见的任务,因为许多数据分析和机器学习项目都会涉及到从各种数据源读取数据。Python提供了多种内置模块来处理不同格式的数据导入:
1. **CSV(Comma Separated Values)文件**:使用`csv`模块或第三方库`pandas`的`read_csv()`函数,如:
```python
import csv
data = list(csv.reader(open('data.csv', 'r')))
```
或
```python
import pandas as pd
data_df = pd.read_csv('data.csv')
```
2. **Excel(.xls, .xlsx)文件**:pandas的`read_excel()`函数:
```python
import pandas as pd
data_df = pd.read_excel('data.xlsx')
```
3. **JSON文件**:使用`json`模块或`pandas`的`read_json()`:
```python
import json
with open('data.json') as file:
data = json.load(file)
```
或
```python
import pandas as pd
data_df = pd.read_json('data.json')
```
4. **SQL数据库**:使用`sqlite3`, `psycopg2` (PostgreSQL), `pyodbc` (ODBC)等库,具体取决于数据库类型:
```python
import sqlite3
conn = sqlite3.connect('data.db')
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("SELECT * FROM table")
data = cursor.fetchall()
```
5. **XML文件**:`xml.etree.ElementTree`库可以用来解析XML:
```python
import xml.etree.ElementTree as ET
tree = ET.parse('data.xml')
root = tree.getroot()
data = [item.text for item in root.findall('.//element')]
```
6. **CSV.gz / ZIP压缩文件**:可以先解压再导入,或者使用`pandas`的`read_csv`支持直接处理压缩文件:
```python
import gzip
with gzip.open('data.csv.gz', 'rt') as f:
data_df = pd.read_csv(f)
```
7. **网络数据(API)**:`requests`库可以获取HTML、JSON等格式的网络数据,然后用相应的方法解析:
```python
import requests
response = requests.get('https://api.example.com/data')
data = response.json()
```
相关问题--:
1. Python如何导入大型CSV文件并分块处理?
2. 如何在Python中处理CSV文件中的缺失值?
3. 对于JSON格式的数据,如何转换为pandas DataFrame?
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