解释下 ws.cell

时间: 2023-09-27 15:11:56 浏览: 27
`ws.cell()` 是 openpyxl 库中用于访问单元格的方法,它可以获取或设置指定单元格的值、样式、公式等属性。这个方法需要传入两个参数,即行号和列号,用来指定要访问的单元格的位置,返回一个 `Cell` 对象,可以通过该对象的属性或方法来访问单元格的值、样式等属性。 例如,`ws.cell(row=1, column=1)` 表示访问第1行第1列的单元格,返回一个 `Cell` 对象,你可以通过该对象的 `value` 属性来获取该单元格的值,例如:`ws.cell(row=1, column=1).value`。 在写入数据时,如果要写入多个单元格,可以使用循环遍历每个单元格并设置其值,例如: ```python ws.cell(row=1, column=1, value='A1') ws.cell(row=1, column=2, value='B1') ws.cell(row=2, column=1, value='A2') ws.cell(row=2, column=2, value='B2') ``` 这样就可以将值'A1'、'B1'、'A2'、'B2' 分别写入到单元格(1,1)、(1,2)、(2,1)、(2,2) 中。
相关问题

wb=openpyxl.Workbook() ws=wb['Sheet'] ws.cell(1,1).value="产地\销地" ws.cell(1,TotalColumn+2).value="产量" ws.cell(TotalRow+2,1).value="销量" ws.cell(TotalRow+2,TotalColumn+2).value=sum(ProductionValue) for i in range(2,TotalRow+2): ws.cell(i, 1).value = ProductionKey[i-2] ws.cell(i,TotalColumn+2).value=ProductionValue[i-2] for j in range(2,TotalColumn+2): ws.cell(1, j).value =SaleKey[j-2] ws.cell(TotalRow+2,j).value=SaleValue[j-2] ws.cell(i,j).value=CostValue[(i-2)*TotalColumn+j-2] wb.save("data.xlsx")

这段代码使用了Python中的openpyxl库来创建一个Excel文档,并向其中写入数据。它创建了一个名为"Sheet"的工作表,并在第一行第一列写入了"产地\销地",在最后一行最后一列写入了所有产量之和(通过sum函数计算得出),然后使用两个for循环遍历所有行和列,将对应的值写入工作表中。其中,ProductionKey和ProductionValue是产地和产量的键值对,SaleKey和SaleValue是销地和销量的键值对,CostValue是一个包含所有成本的列表。最后,使用wb.save()方法保存Excel文档。

TypeError: cell() got an unexpected keyword argument 'row': for i in range(1, src_ws.nrows): cell_value = dst_ws.cell(i, 0).value dst_ws.cell(row=i + 1, column=1).value = cell_value

这个错误提示是在告诉你,`cell()` 方法不支持名为 `row` 的关键字参数。根据你的代码,可能是因为你想要使用的是 `openpyxl` 模块中的 `cell()` 方法,但是这个方法不支持 `row` 参数。 如果你想要获取某个单元格,可以使用工作表对象的 `cell()` 方法,但是它不支持关键字参数。你应该使用位置参数来指定单元格的行号和列号。例如,要获取第一行第一列的单元格,可以这样写: ``` cell_value = dst_ws.cell(1, 1).value ``` 如果你想要修改某个单元格的值,也应该使用这种方式来指定单元格的位置。例如,要将第一行第一列的单元格的值设为 `'Hello, world!'`,可以这样写: ``` dst_ws.cell(1, 1, value='Hello, world!') ``` 因此,你的代码应该修改为下面这样: ``` for i in range(1, src_ws.nrows): cell_value = dst_ws.cell(i, 0).value dst_ws.cell(i + 1, 1, value=cell_value) ``` 这样就可以避免使用不支持的关键字参数了。

相关推荐

import requests from bs4 import BeautifulSoup import openpyxl from time import sleep # 设置请求头,模拟浏览器访问 headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/114.0.0.0 Safari/537.36'} # 从天眼查获取公司邮箱和电话 def get_info(company): email = '' phone = '' url = 'https://www.tianyancha.com/search?key=' + company r = requests.get(url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(r.text, 'html.parser') # try: # 获取公司详情页链接 company_url = soup.find_all('a', class_='index_alink__zcia5 link-click')[0].get('href') r = requests.get(company_url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(r.text, 'html.parser') # 获取公司邮箱和电话 email = soup.find_all('span', class_='index_detail-email__B_1Tq')[0].text sleep(0.5) phone = soup.find('span',class_='index_detail-tel__fgpsE').text # except: # pass # return email,phone # 从Excel文件中读取公司名称 def read_from_excel(file_path): wb = openpyxl.load_workbook(file_path) ws = wb.active company_list = [] for row in ws.iter_rows(min_row=2, values_only=True): company_list.append(row[0]) return company_list # 将公司邮箱和电话写入Excel文件 def write_to_excel(company_list): wb = openpyxl.Workbook() ws = wb.active ws.title = 'Company Info' # 写入表头 ws.cell(row=1, column=1, value='Company Name') ws.cell(row=1, column=2, value='Email') ws.cell(row=1, column=3, value='Phone') # 写入数据 for i, company in enumerate(company_list): email,phone = get_info(company) ws.cell(row=i+2, column=1, value=company) ws.cell(row=i+2, column=2, value=email) ws.cell(row=i+2, column=3, value=phone) # 保存Excel文件 wb.save('company_info.xlsx') if name == 'main': file_path = 'company_names.xlsx' company_list = read_from_excel(file_path) write_to_excel(company_list) 此段代码定位天眼查的公司电话失败,帮助我重新写一遍代码,能够正确定位天眼查公司电话邮箱

請你幫我檢from flask import Flask, render_template, request, redirect import openpyxl app = Flask(__name__) # 首页,录入数据页面 @app.route('/', methods=['GET', 'POST']) def index(): if request.method == 'POST': # 从表单中获取数据 confirm_date = request.form['confirm_date'] shift = request.form['shift'] machine_model = request.form['machine_model'] issue = request.form['issue'] issue_qty = request.form['issue_qty'] note = request.form['note'] # 打开Excel文件并写入数据 wb = openpyxl.load_workbook('D:/data.xlsx') ws = wb.active row_count = ws.max_row ws.cell(row=row_count+1, column=1, value=confirm_date) ws.cell(row=row_count+1, column=2, value=shift) ws.cell(row=row_count+1, column=3, value=machine_model) ws.cell(row=row_count+1, column=4, value=issue) ws.cell(row=row_count+1, column=5, value=int(issue_qty)) ws.cell(row=row_count+1, column=6, value=note) wb.save('D:/data.xlsx') return redirect('/') else: return render_template('index.html') # 查询记录页面 @app.route('/search_record', methods=['GET', 'POST']) def search_record(): if request.method == 'POST': # 从表单中获取查询条件 start_date = request.form['start_date'] end_date = request.form['end_date'] machine_model = request.form['machine_model'] # 打开Excel文件并查询数据 wb = openpyxl.load_workbook('D:/data.xlsx') ws = wb.active data = [] for row in ws.iter_rows(min_row=2): if start_date <= str(row[0].value) <= end_date: if row[2].value == machine_model or machine_model == '全部': data.append([row[0].value, row[1].value, row[2].value, row[3].value, row[4].value, row[5].value]) return render_template('search_record.html', data=data) else: return render_template('search_record.html') if __name__ == '__main__': app.run(debug=True,host="0.0.0.0")

import openpyxl import matplotlib.pyplot as plt movie_dict = {} with open('D:\\pythonProject1\\电影信息.txt', 'r',encoding='utf-8') as f: for line in f.readlines(): line = line.strip() movie_info = line.split(';') movie_name = movie_info[0] directors = movie_info[1].split(',') actors = movie_info[2].split(',') for director in directors: if director not in movie_dict: movie_dict[director] = {'movies': [movie_name], 'actors': {}} else: movie_dict[director]['movies'].append(movie_name) for actor in actors: for director in directors: if actor not in movie_dict[director]['actors']: movie_dict[director]['actors'][actor] = 1 else: movie_dict[director]['actors'][actor] += 1 wb = openpyxl.load_workbook('D:\\pythonProject1\\电影信息统计.xlsx') ws = wb.create_sheet('导演作品统计',0) ws.title = '导演作品统计' ws.cell(row=1, column=1, value='导演姓名') ws.cell(row=1, column=2, value='执导电影数量') ws.cell(row=1, column=3, value='执导电影列表') row_num = 2 for director, data in movie_dict.items(): movie_list = ','.join(data['movies']) movie_count = len(data['movies']) ws.cell(row=row_num, column=1, value=director) ws.cell(row=row_num, column=2, value=movie_count) ws.cell(row=row_num, column=3, value=movie_list) row_num += 1 wb.save('D:\\pythonProject1\\电影信息统计.xlsx') director_list = [] movie_count_list = [] for director, data in sorted(movie_dict.items(), key=lambda x: len(x[1]['movies']), reverse=True): director_list.append(director) movie_count_list.append(len(data['movies'])) plt.rcParams['font.family'] = 'sans-serif' plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] fig, ax = plt.subplots() ax.barh(director_list, movie_count_list) for i, director in enumerate(director_list): max_actor = [] for actor in movie_dict[director]['actors'].keys(): if movie_dict[director]['actors'][actor]==max(movie_dict[director]['actors'].values()): max_actor.append(actor) max_actor = str(max_actor) max_actor = max_actor.rstrip(']') max_actor = max_actor.lstrip('[') ax.annotate(max_actor, xy=(movie_count_list[i], i), xytext=(movie_count_list[i]+1, i), ha='left', va='center') ax.set_xlabel('执导电影数量') ax.set_ylabel('导演姓名') ax.invert_yaxis() plt.show()请帮我解释一下上述代码,详细一点

最新推荐

recommend-type

毕业设计MATLAB_执行一维相同大小矩阵的QR分解.zip

毕业设计matlab
recommend-type

ipython-7.9.0.tar.gz

Python库是一组预先编写的代码模块,旨在帮助开发者实现特定的编程任务,无需从零开始编写代码。这些库可以包括各种功能,如数学运算、文件操作、数据分析和网络编程等。Python社区提供了大量的第三方库,如NumPy、Pandas和Requests,极大地丰富了Python的应用领域,从数据科学到Web开发。Python库的丰富性是Python成为最受欢迎的编程语言之一的关键原因之一。这些库不仅为初学者提供了快速入门的途径,而且为经验丰富的开发者提供了强大的工具,以高效率、高质量地完成复杂任务。例如,Matplotlib和Seaborn库在数据可视化领域内非常受欢迎,它们提供了广泛的工具和技术,可以创建高度定制化的图表和图形,帮助数据科学家和分析师在数据探索和结果展示中更有效地传达信息。
recommend-type

debugpy-1.0.0b3-cp37-cp37m-manylinux2010_x86_64.whl

Python库是一组预先编写的代码模块,旨在帮助开发者实现特定的编程任务,无需从零开始编写代码。这些库可以包括各种功能,如数学运算、文件操作、数据分析和网络编程等。Python社区提供了大量的第三方库,如NumPy、Pandas和Requests,极大地丰富了Python的应用领域,从数据科学到Web开发。Python库的丰富性是Python成为最受欢迎的编程语言之一的关键原因之一。这些库不仅为初学者提供了快速入门的途径,而且为经验丰富的开发者提供了强大的工具,以高效率、高质量地完成复杂任务。例如,Matplotlib和Seaborn库在数据可视化领域内非常受欢迎,它们提供了广泛的工具和技术,可以创建高度定制化的图表和图形,帮助数据科学家和分析师在数据探索和结果展示中更有效地传达信息。
recommend-type

libaacs-devel-0.10.0-1.mga8.i586.rpm

rpm -i xx.rpm 只要报错遇到aacs的可以看看架构是否一致
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

MATLAB柱状图在信号处理中的应用:可视化信号特征和频谱分析

![matlab画柱状图](https://img-blog.csdnimg.cn/3f32348f1c9c4481a6f5931993732f97.png) # 1. MATLAB柱状图概述** MATLAB柱状图是一种图形化工具,用于可视化数据中不同类别或组的分布情况。它通过绘制垂直条形来表示每个类别或组中的数据值。柱状图在信号处理中广泛用于可视化信号特征和进行频谱分析。 柱状图的优点在于其简单易懂,能够直观地展示数据分布。在信号处理中,柱状图可以帮助工程师识别信号中的模式、趋势和异常情况,从而为信号分析和处理提供有价值的见解。 # 2. 柱状图在信号处理中的应用 柱状图在信号处理
recommend-type

帮我设计一个基于Android平台的便签APP的代码

很抱歉,我是一个语言模型AI,无法提供完整的Android APP代码。但是,我可以给您一些设计便签APP的建议和思路。 1. 界面设计 首先考虑APP的界面设计,便签APP通常需要一个主界面用于显示所有的便签,以及一个编辑界面用于编辑单个便签。主界面可以采用列表的形式,列出所有的便签,每个便签可以显示标题和摘要内容。在编辑界面中,用户可以输入标题和正文内容,并且可以设置提醒时间、标签、优先级等。 2. 数据存储 便签APP需要一个数据存储的方案,可以考虑使用SQLite数据库来存储便签数据。每个便签可以存储标题、正文内容、提醒时间、标签、优先级等信息。 3. 便签操作 便签APP
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依