sheet.row_values(load_pred)换成使用openpyxl

在使用 openpyxl 库时，可以使用 `ws.iter_rows()` 方法来获取行数据。下面是将 `sheet.row_values(load_pred)` 替换为 openpyxl 的代码示例：

import openpyxl

# 打开工作簿
wb = openpyxl.load_workbook(filename='your_file.xlsx')
# 选择工作表
ws = wb['your_sheet_name']

# 获取行数据
row_values = []
for row in ws.iter_rows(min_row=load_pred, max_row=load_pred):
    for cell in row:
        row_values.append(cell.value)

这段代码会打开一个名为 `your_file.xlsx` 的工作簿，并选择名为 `your_sheet_name` 的工作表。然后，使用 `ws.iter_rows()` 方法来获取指定行号的行数据，将每个单元格的值添加到 `row_values` 列表中。注意 `min_row` 和 `max_row` 参数都设置为 `load_pred`，这样只会获取指定行的数据。

相关问题

pred.append(sheet.row_values(load_pred))换成使用openpyxl

使用 openpyxl 库可以实现对 Excel 文件的操作。首先需要安装 openpyxl 库，可以使用以下命令进行安装：

pip install openpyxl

然后可以使用 openpyxl 库中的 `load_workbook()` 函数加载 Excel 文件，并使用 `active` 属性获取当前活动的工作表。以下是将 `pred` 列表中的数据写入到 Excel 文件中的代码：

from openpyxl import Workbook, load_workbook

# 加载 Excel 文件
workbook = load_workbook('example.xlsx')
# 获取当前活动的工作表
sheet = workbook.active

row_index = sheet.max_row + 1  # 获取当前行数，并在其基础上加1，以便写入新数据

# 将 pred 列表中的数据写入 Excel 文件
for item in pred:
    sheet.cell(row=row_index, column=1, value=item)
    row_index += 1

# 保存修改后的 Excel 文件
workbook.save('example.xlsx')

以上代码将 `pred` 列表中的数据写入到名为 `example.xlsx` 的 Excel 文件中的第一列。如果需要写入其他列，只需修改 `column` 参数即可。同时，该代码还实现了自动获取当前行数并写入新数据的功能。

for load_pred in range(PredStartPo - 1, PredEndPo): pred.append(sheet.row_values(load_pred))换成使用openpyxl

使用 openpyxl 库可以实现对 Excel 文件的读写操作。可以按照以下步骤来实现上述代码的转换：

1. 导入 openpyxl 库：

   import openpyxl

2. 打开 Excel 文件并选择工作表：

   wb = openpyxl.load_workbook('example.xlsx')
   sheet = wb['Sheet1']

3. 循环读取指定范围内的行并添加到列表中：

   for load_pred in range(PredStartPo - 1, PredEndPo):
       row_values = []
       for cell in sheet[load_pred + 1]:
           row_values.append(cell.value)
       pred.append(row_values)

完整代码如下：

import openpyxl

wb = openpyxl.load_workbook('example.xlsx')
sheet = wb['Sheet1']

pred = []
for load_pred in range(PredStartPo - 1, PredEndPo):
    row_values = []
    for cell in sheet[load_pred + 1]:
        row_values.append(cell.value)
    pred.append(row_values)