使用 python wim32com 末尾插入excel

时间: 2023-06-22 14:20:03 浏览: 62
好的,使用 Python 的 win32com 库在 Excel 中末尾插入数据,您可以使用以下代码示例: ```python import win32com.client as win32 # 创建 Excel 实例 excel = win32.gencache.EnsureDispatch('Excel.Application') # 打开工作簿 workbook = excel.Workbooks.Open('test.xlsx') # 选择工作表 worksheet = workbook.Worksheets(1) # 获取最后一行 last_row = worksheet.Cells.Find("*", SearchOrder=win32.constants.xlByRows, SearchDirection=win32.constants.xlPrevious).Row # 在最后一行的下一行插入数据 new_row = last_row + 1 worksheet.Cells(new_row, 1).Value = 'New Data 1' worksheet.Cells(new_row, 2).Value = 'New Data 2' # 保存文件 workbook.Save() # 关闭 Excel 实例 excel.Application.Quit() ``` 以上代码会打开名为 `test.xlsx` 的 Excel 文件,获取第一个工作表,找到最后一行并在其下一行插入新的数据。 希望这个示例代码对您有所帮助!
相关问题

python win32com excel批量在末尾添加

您好,可以使用 Python 的 win32com 模块和 Excel 应用程序对象来实现批量在末尾添加。 以下是一个示例代码,可以批量向名为 Sheet1 的工作表中添加数据: ```python import win32com.client # 创建 Excel 应用程序对象 excel = win32com.client.Dispatch("Excel.Application") # 打开工作簿 workbook = excel.Workbooks.Open(r"C:\path\to\your\workbook.xlsx") # 获取名为 Sheet1 的工作表 worksheet = workbook.Worksheets("Sheet1") # 获取最后一行的行号 last_row = worksheet.Cells(worksheet.Rows.Count, 1).End(-4162).Row # 待添加的数据 data = [["John", "Doe", "john.doe@example.com"], ["Jane", "Doe", "jane.doe@example.com"], ["Bob", "Smith", "bob.smith@example.com"]] # 将数据添加到工作表末尾 for row in data: last_row += 1 worksheet.Range(f"A{last_row}:C{last_row}").Value = row # 保存并关闭工作簿 workbook.Save() workbook.Close() # 退出 Excel 应用程序 excel.Quit() ``` 该代码打开名为 `workbook.xlsx` 的工作簿,获取名为 `Sheet1` 的工作表,并找到最后一行的行号。然后,将待添加的数据逐行添加到工作表末尾,并保存并关闭工作簿,最后退出 Excel 应用程序。 您可以根据自己的需求修改代码中的文件路径、工作表名称和待添加的数据。

python win32com库 隐藏excel行

你可以使用`win32com`库中的`xlSheetHidden`属性来隐藏Excel中的行。以下是一个示例代码: ```python import win32com.client excel = win32com.client.Dispatch("Excel.Application") workbook = excel.Workbooks.Open(r"C:\path\to\your\excel\file.xlsx") worksheet = workbook.Worksheets("Sheet1") worksheet.Rows(1).EntireRow.Hidden = True workbook.Save() excel.Quit() ``` 这个代码将打开名为`Sheet1`的工作表,并将第一行隐藏起来。最后,保存并退出Excel应用程序。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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