from openpyxl import load_workbook报错

时间: 2024-05-30 12:13:45 浏览: 7
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。
相关问题

openpyxl 使用delete_cols报错

使用openpyxl的delete_cols()函数删除列时可能会出现以下几个问题: 1. 传递的参数错误 delete_cols()函数需要传递列的索引和要删除的列数。请确保传递的参数类型正确,列的索引是一个整数,要删除的列数也是整数。 2. 工作表未激活 如果尝试删除未激活的工作表中的列,可能会导致openpyxl报错。请确保正在操作的工作表是激活的。 3. 列索引越界 如果尝试删除不存在的列,可能会导致openpyxl报错。请确保传递的列索引在工作表中存在。 4. 写保护 如果尝试在写保护的工作表中删除列,可能会导致openpyxl报错。请确保已经取消了工作表的写保护或使用密码进行解锁。 以下是使用delete_cols()函数删除列的示例代码: ```python 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') ``` 在这个示例中,我们打开名为"example.xlsx"的工作簿,并获取名为"Sheet1"的工作表。然后,我们使用delete_cols()函数删除第1列,并保存工作簿。

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

如果你在运行这个示例代码时报错了,可以提供具体的错误信息以便我帮你解决问题。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,工作表名称是存在于工作簿中的工作表名称。如果文件名或工作表名称错误,openpyxl将无法打开工作簿或找到要操作的工作表,从而导致报错。

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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

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.

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