pd.read_excel()报错BadZipFile: File is not a zip file

时间: 2023-11-25 18:17:35 浏览: 531
ZIP

php读取EXCEL文件.zip

star3星 · 编辑精心推荐
这个问题可能是由于你要读取的文件不是一个有效的zip文件，可能是文件损坏或数据被破坏导致的。你可以尝试重新下载或检查文件是否完整。如果还无法解决问题，您可以尝试使用其他读取Excel的方法，例如pd.read_csv()或者pd.read_excel()中使用参数engine='openpyxl'来指定使用openpyxl来读取。
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zip

read-data-from-Excel.zip_excel

在LabView编译环境下，编写的关于从excel中读取数据的程序。
zip

Read data from the Excel spreadsheet.zip_Spreadsheet::Read_excel

data = pd.read_excel('Ding.xlsx') # 这将返回一个DataFrame对象，你可以将其转换为数组 array_data = data.values read_excel函数可以处理多种格式的Excel文件，包括XLS、XLSX。它默认使用openpyxl库来...

pd.read_excel调用时出现 zipfile.BadZipFile: File is not a zip file

当调用pd.read_excel时出现zipfile.BadZipFile: File is not a zip file错误，通常是因为你传递给该函数的文件不是有效的Excel文件。这个错误通常发生在尝试读取非Excel文件（如txt、csv等）时。 确保你传递给...

pd.read_excelzipfile.badzipfile: file is not a zip file

出现此错误的原因是尝试使用pd.read_excel函数从一个非zip文件中读取数据，但传入的文件实际上并不是一个zip压缩文件。 解决此问题的方法有两种： 1. 检查文件路径：首先确认传入pd.read_excel函数的文件路径...

pd.read_excel(file_path, header=0,engine='openpyxl') zipfile.BadZipFile: File is not a zip file

df = pd.read_excel(file_path, header=0, engine='openpyxl') 这将使用pandas库的read_excel()函数来读取Excel文件并将其转换为一个DataFrame对象。请确保安装了openpyxl库，以便pandas可以使用它来读取...

path = 'D:/SMT本部出勤' excel_dir = path excel_paths = [os.path.join(excel_dir, f) for f in os.listdir(excel_dir) if f.endswith('.xls')] dfs = [] for excel_path in excel_paths: df = pd.read_excel(excel_path, engine='openpyxl') df = df.replace({'<a href=': '', '': ''}, regex=True) # 去除超链接标签 dfs.append(df) merged_df = pd.concat(dfs) output_path = r"D:\SMT本部出勤匯總\熱資料.xlsx" merged_df.to_excel(output_path, index=False)，zipfile.BadZipFile: File is not a zip file報這個

这个错误提示 zipfile.BadZipFile: File is not a zip file 表示在读取Excel文件时，遇到了一个不是ZIP格式的文件。 根据你提供的代码，这个错误可能是由于以下几个原因之一引起的： 1. excel_paths 列表中...

pandas读取excel时zipfile.BadZipFile: File is not a zip file

当使用pandas读取Excel文件时出现"zipfile.BadZipFile: File is not a zip file"错误的原因是你提供给pandas的文件路径可能不正确或者是一个损坏的zip文件。请确保你提供给pandas的文件路径是正确的，并且文件确实是...

BadZipFile: File is not a zip file 读取excel

BadZipFile: File is not a zip file 这个错误通常出现在尝试使用Python的zipfile模块读取文件时，但是发现该文件并不是一个有效的ZIP压缩文件。当你试图通过zipfile.ZipFile()函数打开一个非ZIP文件时，就会...

运行上述代码 存在zipfile.BadZipFile: File is not a zip file 请解决

如果您的输入文件确实不是一个ZIP文件，而是一个XLS文件，您可以直接使用pd.read_excel()函数来读取XLS文件，并将其转换为CSV格式。以下是修改后的代码： python import pandas as pd # 读取xls文件 xls_file...

我用openpyxl打开xlsx文件时zipfile.BadZipFile: File is not a zip file

你可以尝试将engine参数从openpyxl更改为xlrd来解决zipfile.BadZipFile: File is not a zip file错误。这个错误通常发生在使用pd.read_excel函数尝试打开一个非zip格式的Excel文件时。确保你已经安装了...

# import pandas as pd # df = pd.read_excel('sheet.xlsx', engine='openpyxl') # new_df = df.query('id == "220"') # writer = pd.ExcelWriter('new_excel_file.xlsx') # new_df.to_excel(writer, sheet_name='New_Sheet', index=False) # writer.save() import openpyxl # 读取Excel文件 workbook = openpyxl.load_workbook('sheet.xlsx') # 选择需要操作的sheet页 worksheet = workbook['Sheet'] # 根据筛选条件获取满足条件的数据,其中，min_row=2表示从第二行开始读取数据，因为第一行通常是表头； # max_row=worksheet.max_row表示读取Excel文件中所有的行数据；values_only=True表示只读取单元格中的值，而不包括格式等其他元素。 new_data = [] for row in worksheet.iter_rows(min_row=2, max_row=worksheet.max_row, values_only=True): if row[2] == '220': new_data.append(row) # 创建新的sheet页并写入数据 new_worksheet = workbook.create_sheet('New Sheet') for row in new_data: new_worksheet.append(row) # 保存Excel文件 workbook.save('sheet.xlsx')报zipfile.BadZipFile: File is not a zip file

这个错误通常是因为你的 Excel 文件已经被其他程序打开了，或者文件损坏导致的。你可以尝试先关闭 Excel 文件，然后重新运行代码，或者尝试使用另一个 Excel 文件来测试代码是否正常运行。如果问题仍然存在，你可以...

df = pd.read_excel('received_file.xlsx', engine='openpyxl')出现File is not a zip file

这个错误通常是因为尝试读取的文件不是一个有效的Excel文件。请确保文件路径正确，并且确保...df = pd.read_excel('received_file.xlsx', engine='xlrd') 如果问题仍然存在，请确认文件是否已损坏或格式不正确。

for i,j in zip(table_name,file_name): df = pd.read_excel(i) df.to_sql(j, engine,if_exists='replace')如何将字符集改为uft8mb4

df = pd.read_excel(i, encoding='utf-8') 然后在将 DataFrame 写入 MySQL 数据库时，指定字符集为 utf8mb4，可以在 to_sql() 函数中增加参数 charset 和 dtype，例如： df.to_sql(j, engine, if_exists='...

调试一下这段代码import pandas as pd import sqlalchemy from sqlalchemy import create_engine engine = create_engine('mysql+pymysql://root:123456@localhost:3306/3chuang') # 数据存入数据库 table_name = ['景点信息-分类后.xls','用户景点行为.xls','游记信息-分类后.xls','用户游记行为.xls','所有关系.xls'] file_name = ['scenery','scenery_action','artical','artical_action','relationship'] for i,j in zip(table_name,file_name): # df = pd.read_excel(i) # df.to_sql(j, engine,if_exists='replace') df = pd.read_excel(i, encoding='utf-8') df.to_sql(j, engine, if_exists='replace', index=False, charset='utf8mb4', dtype={'column_name': sqlalchemy.types.VARCHAR(length=255, collation='utf8mb4_unicode_ci')})

其中，循环中的 zip(table_name,file_name) 函数用于将名和表名一一对应。可以按照以下方式进行调试： 1. 确认数据库连接信息是否正确。可以尝试直接连接数据库，看是否能够成功连接，例如： engine = ...
zip

python read excel.zip_excel读取_python excel_python_read_excel_pyt

"python read excel.zip"这个标题暗示了我们将讨论如何使用Python来读取Excel文件，特别是批量读取目录下所有Excel文件的方法。Python提供了多种库来处理Excel文件，其中最常用的是pandas库，它封装了openpyxl、xlrd...

这段代码import pandas as pd import sqlalchemy from sqlalchemy import create_engine engine = create_engine('mysql+pymysql://root:123456@localhost:3306/3chuang') #engine = create_engine('mysql+pymysql://user:password@host:port/database?charset=utf8mb4') # 数据存入数据库 table_name = ['景点信息-分类后.xls','用户景点行为.xls','游记信息-分类后.xls','用户游记行为.xls','所有关系.xls'] file_name = ['scenery','scenery_action','artical','artical_action','relationship'] for i,j in zip(table_name,file_name): # df = pd.read_excel(i) # df.to_sql(j, engine,if_exists='replace') df = pd.read_excel(i, encoding='utf-8') df.to_sql(j, engine, if_exists='replace', index=False, charset='utf8mb4',dtype={'column_name': sqlalchemy.types.VARCHAR(length=255, collation='utf8mb4_unicode_ci')})报了这个错误TypeError: to_sql() got an unexpected keyword argument 'charset'如何解决

df = pd.read_excel(i, encoding='utf-8') df.to_sql(j, engine, if_exists='replace', index=False, dtype={'column_name': sqlalchemy.types.VARCHAR(length=255, collation='utf8mb4_unicode_ci')}) 这样...

f = zipfile.ZipFile(f"E:\ADFG\ADFG\ADFG2.rar", 'r') # 压缩文件位置 for file in f.namelist(): f.extract(file, "E:ADFGxADFGx") # 解压位置 f.close() # 指定要查找的文件夹路径 folder_path = "E:\ADFG\ADFG" # 指定要选取的字段 selected_columns = ['HHHHH', 'GDGGD'] # 使用 os 模块列出文件夹中所有的 XLS 文件 xls_files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xls')] # 创建一个新的 Excel 文件 writer = pd.ExcelWriter(f'E:\ADFG\ADFG\dsad.xlsx') # 循环对每个 XLS 文件进行操作 for xls_file in xls_files: # 构造文件路径 file_path = os.path.join(folder_path, xls_file) # 使用 pandas 打开 XLS 文件 df = pd.read_excel(file_path) # 选取指定的字段 valid_columns = [col for col in selected_columns if col in df.columns] if len(valid_columns) < len(selected_columns): print(f"Warning: {xls_file} contains invalid column names, skipping them") # 去除特殊符号和非法字符 for col in valid_columns: df[col] = df[col].apply(lambda x: re.sub(r'[^\w\s]', '', str(x))) df[col] = df[col].apply(lambda x: re.sub(r'[\d]', '', str(x))) selected_data = df[valid_columns].astype(str) # 将选取的数据写入到新的 Excel 文件中 selected_data.to_excel(writer, sheet_name=xls_file) # 保存并关闭新的 Excel 文件 writer.save() writer.close()优化这个代码，使每次读取xls指定字段的时候，打印当前字段数据的类型，请完整写出来

df = pd.read_excel(file_path) # 选取指定的字段并循环对每个字段进行操作并打印数据类型 valid_columns = [col for col in selected_columns if col in df.columns] if len(valid_columns) (selected_...

def zipji1e(): f = zipfile.ZipFile(f"E:\qqqqq\qqqqq\qqqqq.rar", 'r') # 压缩文件位置 for file in f.namelist(): f.extract(file, "E:\qqqqq\qqqqq") # 解压位置 f.close() # 指定要查找的文件夹路径 folder_path = "E:\qqqqq\qqqqq" # 指定要选取的字段 selected_columns = ['weqe', 'dasda'] # 使用 os 模块列出文件夹中所有的 XLS 文件 xls_files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xls')] # 创建一个新的 Excel 文件 writer = pd.ExcelWriter(f'E:\qqqqq\qqqqq\dsad.xlsx') # 循环对每个 XLS 文件进行操作 for xls_file in xls_files: # 构造文件路径 file_path = os.path.join(folder_path, xls_file) # 使用 pandas 打开 XLS 文件 df = pd.read_excel(file_path) # 选取指定的字段 valid_columns = [col for col in selected_columns if col in df.columns] if len(valid_columns) < len(selected_columns): print(f"Warning: {xls_file} contains invalid column names, skipping them") # 去除特殊符号和非法字符 for col in valid_columns: df[col] = df[col].apply(lambda x: re.sub(r'[^\w\s]', '', str(x))) df[col] = df[col].apply(lambda x: re.sub(r'[\d]', '', str(x))) selected_data = df[valid_columns] # 将选取的数据写入到新的 Excel 文件中 selected_data.to_excel(writer, sheet_name=xls_file) # 保存并关闭新的 Excel 文件 writer.save() writer.close() zipji1e() 帮我改造代码，是把文档里面所有的xlsx文件重新写入到新的excel文档，而并不是xls

zip_file.extractall(extract_path) def process_xlsx_files(): # 指定文件夹路径 folder_path = r"E:\qqqqq\qqqqq" # 指定要选取的字段 selected_columns = ['weqe', 'dasda'] # 使用 os 模块列出文件夹中...

我正在使用jupyter读取excel，读取链接为df = pd.read_excel(r'data\广州房屋成交信息.xlsx')，利用以上的信息绘制广州市各区成交房源分布地图

df = pd.read_excel(r'data\广州房屋成交信息.xlsx') # 确保数据包含地理位置信息，例如经纬度或者行政区编码 # 如果直接从Excel中获取，可能需要检查数据列名，常见有'区县名称'和'经度'、'纬度'或'行政区编码' ...

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