from openpyxl import load_workbook报错

时间: 2024-05-30 22:13:45 浏览: 159
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使用Python安装openpyxl的时候报错

这个错误一般是因为你的 Python 环境中缺少 openpyxl 库导致的，请先检查你的环境中是否已经安装了该库。可以通过在命令行中运行 `pip list` 查看已安装的库列表。如果没有安装，可以通过执行 `pip install openpyxl` 命令安装该库。如果已经安装了该库，可以尝试升级到最新版本，执行 `pip install --upgrade openpyxl` 命令即可。如果还是无法解决问题，可以尝试重新安装一次 openpyxl 库。
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解决python执行较大excel文件openpyxl慢问题

我就废话不多说了，大家还是... from openpyxl import load_workbook import time wb = load_workbook(E:/a.xlsx, read_only=True) sh = wb[Sheet] # rowItem = {} # for j in range(1,2000): # for i in range
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python利用openpyxl拆分多个工作表的工作簿的方法

from openpyxl import load_workbook wb = load_workbook(xls_file) sheet_list = wb.sheetnames 在拆分工作簿时，通常有两种方法。第一种方法是逐个复制单元格内容到新的工作簿。这在给定的Split_Xls函数中...

from openpyxl import load_workbook# 打开工作簿wb = load_workbook('example.xlsx')# 获取要操作的工作表ws = wb['Sheet1']# 删除第1列ws.delete_cols(1)# 保存工作簿wb.save('example.xlsx') 报错

通常，openpyxl报错的信息会提示问题的具体位置和原因，你可以将报错信息贴到这里，我会帮你分析并提供解决方法。 另外，请确保示例代码中使用的文件名和工作表名称是正确的，文件名是包含扩展名的完整文件名，工作...

from openpyxl import load_workbook # 打开 Excel 文件 workbook = load_workbook(filename='example.xlsx') sheet = workbook.active # 获取 A1 单元格的值 cell = sheet['A1'] value = '' for char in str(cell.value): # 判断字符的字体颜色是否为红色 if char in cell.font.color.rgb and cell.font.color.rgb[char] == 'FFFF0000': value += char print(value)这段代码报错：argument of type 'RGB' is not iterable

这个错误是因为 cell.font.color.rgb 返回的...from openpyxl.styles.colors import Color # ... if isinstance(cell.font.color, Color) and cell.font.color.rgb == 'FFFF0000': 这样就可以避免上述错误了。

openpyxl 使用delete_cols报错

from openpyxl import load_workbook # 打开工作簿 wb = load_workbook('example.xlsx') # 获取要操作的工作表 ws = wb['Sheet1'] # 删除第1列 ws.delete_cols(1) # 保存工作簿 wb.save('example.xlsx') 在...

import os import pandas as pd from openpyxl import load_workbook from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows # 指定要合并的文件夹路径 folder_path = r"E:\aaaa\aaaa" fields_to_write = ['aaaa', 'aaaa'] # 获取文件夹中所有的 xlsx 文件路径 xlsx_files = [os.path.join(folder_path, f) for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xlsx')] # 创建一个空的 DataFrame 用于存储合并后的数据 merged_data = pd.DataFrame() # 循环读取每个 xlsx 文件，将它们合并到 merged_data 中 for xlsx_file in xlsx_files: # 使用 pandas 读取 xlsx 文件，并清理无效字符引用 wb = load_workbook(filename=xlsx_file, read_only=False, data_only=True, keep_vba=False, keep_links=False, keep_protection=False) for sheet_name in wb.sheetnames: ws = wb[sheet_name] for row in ws.rows: for cell in row: cell.value = cell.value if cell.value is None else str(cell.value).strip() df = pd.read_excel(wb) # 将读取到的数据追加到 merged_data 中 merged_data = merged_data.append(df, ignore_index=True) # 在 merged_data 中添加新的一列数据 merged_data['new_column'] = 'new_value' # 创建一个新的工作簿 wb_new = load_workbook(write_only=True) ws_new = wb_new.create_sheet('merged_data') # 将 DataFrame 中的数据逐行写入到新的工作簿中 rows = dataframe_to_rows(merged_data[fields_to_write + ['new_column']], index=False) for row in rows: ws_new.append(row) # 保存合并后的数据到新的 xlsx 文件中 wb_new.save(r"E:\aaaa\aaaa\merged_file.xlsx")使用此代码会出现ValueError: Invalid file path or buffer object type: <class 'openpyxl.workbook.workbook.Workbook'>的报错，请优化下

from openpyxl import load_workbook from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows # 指定要合并的文件夹路径 folder_path = r"E:\aaaa\aaaa" fields_to_write = ['aaaa', 'aaaa'] # 获取文件夹中所有...

import jieba from openpyxl import load_workbook from pyecharts.charts import WordCloud wb= load_workbook("D:\\行业信息.xlsx") ws=wb["行业信息"] def info_analysis( ws, col): ''' 返回xlsx工作表中某一列分词后的统计结果 :param ws:工作表 :param col:工作表中的某列 ：return：分词字典，键值分别表示分词及其出现的次数 ''' col_list=[ item.value for item in ws[ col][1:]]#表示工作表 ws 第 col 列的数据,并去掉表头 col_str=",". join( col_list) #将列表合并成字符串 words= jieba.lcut( col_str) #对字符串进行分词 lcut_dict={} #用于统计分词的字典 for word in words: if Len(word) ==1: #分词长度为1时不予统计 continue else: lcut_dict[word]= lcut_dict.get(word,0)+1 require_dict= info_analysis( ws,"E") #对招聘要求进行分词统计 welfare_dict= info_analysis( ws,"F") #对企业福利进行分词统计 require_wc=(WordCloud( ) #绘制词云图存储在require. html中 .add("招聘要求",require_dict.items( )) .render("D:\\require.html") ) welfare_wc=(WordCloud( ) #绘制词云图存储在welfare. html中 .add("企业福利",welfare_dict.items( )) .render("D:\\welfare.html") ) print("词云图绘制成功") return lcut_dict 报错

在这段代码中，有两个函数调用 info_analysis() 是在函数体内部，这会导致递归调用，从而导致函数无限调用自己，最终导致栈溢出报错。您需要将这两个函数调用放到函数外部，或者将 info_analysis() 函数定义在外部。...

import os import pandas as pd from openpyxl import load_workbook # 指定要合并的文件夹路径 folder_path = r"E:\aaaa\aaaa" fields_to_write = ['aaaa', 'aaaa'] # 获取文件夹中所有的 xlsx 文件路径 xlsx_files = [os.path.join(folder_path, f) for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xlsx')] # 创建一个空的 DataFrame 用于存储合并后的数据 merged_data = pd.DataFrame() # 循环读取每个 xlsx 文件，将它们合并到 merged_data 中 for xlsx_file in xlsx_files: # 使用 pandas 读取 xlsx 文件，并清理无效字符引用 wb = load_workbook(filename=xlsx_file, read_only=True, data_only=True) for sheet_name in wb.sheetnames: ws = wb[sheet_name] for row in ws.rows: for cell in row: cell.value = cell.value if cell.value is None else str(cell.value).strip() df = pd.read_excel(wb) # 将读取到的数据追加到 merged_data 中 merged_data = merged_data.append(df, ignore_index=True) # 在 merged_data 中添加新的一列数据 merged_data['new_column'] = 'new_value' # 将合并后的数据写入到新的 xlsx 文件中 merged_data[fields_to_write + ['new_column']].to_excel(r"E:\aaaa\aaaa\merged_file.xlsx", index=False)这个代码会出现AttributeError: Cell is read only报错，请优化下

from openpyxl import load_workbook from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows # 指定要合并的文件夹路径 folder_path = r"E:\aaaa\aaaa" fields_to_write = ['aaaa', 'aaaa'] # 获取文件夹中...

import os from openpyxl import load_workbook import docx # 读取Excel文件 workbook = load_workbook(filename=r'D:\好记薪\工商资料生成\表格.xlsx') sheet = workbook['需调用文档'] # 判断C列是否为空 if sheet['C2'].value: # 合并A、B文档 merge_docx(['A.docx', 'B.docx'], 'AB.docx') if sheet['C3'].value or sheet['C4'].value or sheet['C5'].value or sheet['C6'].value: # 合并A、B、C文档 merge_docx(['A.docx', 'B.docx', 'C.docx'], 'ABC.docx') if sheet['C7'].value: # 合并A、B、C、D文档 merge_docx(['A.docx', 'B.docx', 'C.docx', 'D.docx'], 'ABCD.docx') if sheet['C8'].value: # 合并A、B、C、E文档 merge_docx(['A.docx', 'B.docx', 'C.docx', 'E.docx'], 'ABCE.docx') # 合并docx文件 def merge_docx(file_list, merged_file_name): # 如果合并后的文件已存在，则直接返回 if os.path.exists(merged_file_name): return # 创建合并后的文档对象 merged_doc = docx.Document() # 合并文件内容 for file_name in file_list: doc = docx.Document(file_name) for para in doc.paragraphs: merged_doc.add_paragraph(para.text) for table in doc.tables: merged_doc.add_table(table.rows, table.columns) # 保存合并后的文档 merged_doc.save(merged_file_name)，报错：NameError: name 'merge_docx' is not defined

from openpyxl import load_workbook import docx # 合并docx文件 def merge_docx(file_list, merged_file_name): # 如果合并后的文件已存在，则直接返回 if os.path.exists(merged_file_name): return # 创建...

使用load-workbook方法的时候，怎么先使用电脑自带的解密软件将excel解密后再使用load_workbook方法打开excel文件，这样会不会就不会报错了

from openpyxl import load_workbook # 首先确认解密后文件的位置 decrypted_file_path = 'path_to_decrypted_file.xlsx' if not os.path.exists(decrypted_file_path): raise FileNotFoundError("Decrypted file...

上述程序无法运行，报错内容为：Traceback (most recent call last): File "D:\PyCharm 2022.3.3\pythonProject\引证文献标准化处理.py", line 60, in <module> process_xlsx_file(aaaaa) File "D:\PyCharm 2022.3.3\pythonProject\引证文献标准化处理.py", line 7, in process_xlsx_file wb = load_workbook(filename=aaaaa, use_iterators=True) TypeError: load_workbook() got an unexpected keyword argument 'use_iterators'

from openpyxl import load_workbook import os def process_xlsx_file(aaaaa): # 使用内存映射模式打开xlsx文件 wb = load_workbook(filename=aaaaa, read_only=True) print('检查点1') # 删除名为"文献...

import pandas as pd import openpyxl # import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split # 打开Excel文件 wb = openpyxl.load_workbook('./处理过的训练集/987027.xlsx') # 选择需要读取的工作表 ws = wb['Sheet1'] # 读取第一列第二行之后的数据 data = [] for row in ws.iter_rows(min_row=2, min_col=1, values_only=True): data.append(row[0]) # 打印读取的数据 # print(data) # # 将浮点型数据按照等宽离散化的方法转化为离散型数据 # bin_edges = np.linspace(min(data), max(data), num=10) # discretized_data = np.digitize(data, bin_edges) # # 打印转化后的数据 # print(discretized_data) # 假设数据共有N个点，采样周期为0.25秒 N = len(data) t = np.arange(N) * 0.25 # labels2 = pd.cut(t, bins=10, labels=False) #组合时间序列和采样值 data1 = np.column_stack((t,data)) print(data1[:10]) # 打印前10行数据 # train_test_split函数用于将数据集划分为训练集和测试集，其中test_size参数指定了测试集所占的比例， # random_state参数指定了随机种子，以保证每次划分的结果相同。 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data1[:, :-1], data1[:, -1], test_size=0.2, random_state=42) clf = AdaBoostClassifier(n_estimators=100, random_state=0) clf.fit(X_train, y_train) clf.predict([[0,0,0,0]]) clf.score(X_train, y_train)报错ValueError: X has 2 features, but AdaBoostClassifier is expecting 1 features as input.

wb = openpyxl.load_workbook('./处理过的训练集/987027.xlsx') # 选择需要读取的工作表 ws = wb['Sheet1'] # 读取第一列第二行之后的数据 data = [] for row in ws.iter_rows(min_row=2, min_col=1, values_...

这是openpyxl 使用delete_col

from openpyxl import load_workbook # 打开工作簿 wb = load_workbook('example.xlsx') # 获取要操作的工作表 ws = wb['Sheet1'] # 删除第1列 ws.delete_cols(1) # 保存工作簿 wb.save('example.xlsx') 在...

import openpyxl 报错

from openpyxl import load_workbook workbook = load_workbook('example.xlsx') worksheet = workbook.active 4. FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'example.xlsx' 这个错误往往是因为...

'list' object has no attribute 'sheet_names'报错

from openpyxl import load_workbook # 打开Excel文件 workbook = load_workbook('example.xlsx') # 获取所有工作表的名称 sheet_names = workbook.sheet_names print(sheet_names) 在使用pandas库时，可以...

你发我的“保留原始工作表的格式，可以使用Python的openpyxl模块。其中示例代码报错：AttributeError: 'set' object has no attribute 'items'

这个错误是因为你使用了一个 set 类型的数据，...from openpyxl import load_workbook wb = load_workbook('example.xlsx') ws = wb.worksheets[0] # 获取第一个工作表 然后你就可以在代码中对工作表进行操作了。

电脑上带excel加密软件，使用openpyxl打开excel报错，怎么解决

from openpyxl import load_workbook except Exception as e: print(f"Error opening Excel file: {e}") password = "your_password" # Replace with the actual password wb = load_workbook(filename, read_...

TypeError: expected <class 'openpyxl.styles.colors.Color'> 报错了 什么原因

from openpyxl import load_workbook from openpyxl.styles import PatternFill from openpyxl.styles.colors import Color # 读取 Excel 文件 df = pd.read_excel('your_file.xlsx') # 创建一个样式对象，设置...

def zipjie(): import os import pandas as pd # 指定要合并的文件夹路径 folder_path = r"E:\aaaa\aaaa" fields_to_write = ['aaaa', 'aaaa'] # 获取文件夹中所有的 xlsx 文件路径 xlsx_files = [os.path.join(folder_path, f) for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xlsx')] # 创建一个空的 DataFrame 用于存储合并后的数据 merged_data = pd.DataFrame() # 循环读取每个 xlsx 文件，将它们合并到 merged_data 中 for xlsx_file in xlsx_files: # 使用 pandas 读取 xlsx 文件 df = pd.read_excel(xlsx_file) # 将读取到的数据追加到 merged_data 中 merged_data = merged_data.append(df, ignore_index=True) # 在 merged_data 中添加新的一列数据 merged_data['new_column'] = 'new_value' # 将合并后的数据写入到新的 xlsx 文件中 merged_data[fields_to_write + ['new_column']].to_excel(r"E:\aaaa\aaaa\merged_file.xlsx", index=False)，优化下这条代码，在执行过程中，会出现xml.etree.ElementTree.ParseError: reference to invalid character number: line 1, column 2448367的报错，怎么优化

from openpyxl import load_workbook # 指定要合并的文件夹路径 folder_path = r"E:\aaaa\aaaa" fields_to_write = ['aaaa', 'aaaa'] # 获取文件夹中所有的 xlsx 文件路径 xlsx_files = [os.path.join(folder_path...

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