python 读取excel文件的创建者

Python 读取 Excel 文件的创建者是 John McNamara，他开发了一个名为 xlrd 的 Python 库，用于读取 Excel 文件。此外，还有一个名为 openpyxl 的库，也可以用于读取和写入 Excel 文件。这两个库都是 Python 中非常流行的 Excel 处理库。

相关问题

Python读取excel写进text文本中，代码实现

可以参考以下Python代码实现：

import xlrd

# 打开Excel文件
workbook = xlrd.open_workbook('example.xlsx')
# 获取第一个工作表
sheet = workbook.sheet_by_index(0)
# 创建新的文本文件来保存数据
output_file = open('output.txt', 'w')

# 遍历每一行并将其写入文本文件中
for row_idx in range(sheet.nrows):
    row_data = sheet.row_values(row_idx)
    output_file.write('\t'.join(str(val) for val in row_data) + '\n')

# 关闭文件
output_file.close()

该代码将Excel文件中的所有行写入文本文件中，每一行的元素使用制表符（\t）分隔。你可以根据需要修改输出格式。

python读取excel并去除表格里小于10的数字

在Python中，我们可以使用pandas库方便地读取Excel文件，并通过数据清洗功能去除小于10的数字。以下是一个简单的步骤：

首先，你需要安装`pandas`和`openpyxl`或`xlrd`（取决于你的Excel文件格式，xlsx适合前者，xls适合后者）。如果你还没有安装，可以使用pip安装：

pip install pandas openpyxl  # 或者 pip install xlrd

然后，你可以使用下面的代码示例读取Excel文件，并过滤掉小于10的数字：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('your_file.xlsx')  # 如果是.xls文件，则使用pd.read_excel('file.xls')

# 数据清洗：将所有列（默认所有数值型列）中的小于10的数字替换为NaN（Not a Number）
df = df.replace(to_replace=df.lt(10), value=pd.NA)

# 过滤掉含有缺失值的行（如果希望删除，可以设置dropna=True）
df = df.dropna()

# 保存处理后的数据到新的Excel文件
df.to_excel('cleaned_data.xlsx', index=False)

在这个例子中，`lt(10)`函数用于创建一个新的布尔Series，表示原始数据是否小于10。`replace`方法会根据这个布尔Series将小于10的数值替换为`NaN`。