怎么让python程序读取.xlsx文件中的数据

要让Python程序读取`.xlsx`文件中的数据，可以使用`openpyxl`库。以下是读取`.xlsx`文件中第一个工作表数据的示例代码：

import openpyxl

# 打开工作簿
workbook = openpyxl.load_workbook('example.xlsx')

# 获取第一个工作表
worksheet = workbook.active

# 遍历每一行并打印单元格内容
for row in worksheet.iter_rows(values_only=True):
    print(row)

在这个示例中，我们首先使用`openpyxl.load_workbook`函数打开文件。然后我们使用`.active`属性获取第一个工作表，并使用`iter_rows`函数遍历每一行并打印单元格内容。注意在代码中修改`example.xlsx`为你的`.xlsx`文件名。

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python分批读取.xlsx文件的数据

在Python中，我们可以使用pandas库方便地分批读取.xlsx文件的数据。pandas提供了一个函数`read_excel()`用于从Excel文件中读取数据。如果你的文件非常大，一次性加载所有数据可能会占用大量内存，这时可以采用分块读取的方式来处理。

以下是分批读取的方法：

import pandas as pd

# 设置每批次读取的数量（例如每次读取100行）
chunksize = 100

# 定义一个函数，用于读取并操作数据块
def process_data(file_name):
    chunk_df = pd.read_excel(file_name, chunksize=chunksize)
    
    for chunk in chunk_df:
        # 在这里对每个数据块进行操作，比如数据清洗、分析等
        # chunk是一个DataFrame，你可以像操作普通DataFrame那样进行操作
        # 示例：进行统计计算
        print(chunk.describe())
        
# 调用这个函数，并传入你的xlsx文件名
process_data('your_file.xlsx')

python 读取s.xlsx文件，写入已创建k.xlsx文件的’cjm’页，保留k.xlsx文件其他页

要在Python中读取名为"s.xlsx"的文件，并将数据写入已创建的"k.xlsx"文件的'cjm'页，同时保留"k.xlsx"文件的其他页，你可以使用`pandas`库来实现。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取s.xlsx文件
s_df = pd.read_excel('s.xlsx')

# 读取k.xlsx文件的所有页
with pd.ExcelWriter('k.xlsx', engine='openpyxl', mode='a', if_sheet_exists='overlay') as writer:
    # 将s.xlsx的数据写入'cjm'页
    s_df.to_excel(writer, sheet_name='cjm', index=False)

# 为了确保保留其他页，可以使用openpyxl库
from openpyxl import load_workbook

# 加载k.xlsx文件
book = load_workbook('k.xlsx')
writer = pd.ExcelWriter('k.xlsx', engine='openpyxl')
writer.book = book

# 将s.xlsx的数据写入'cjm'页
s_df.to_excel(writer, sheet_name='cjm', index=False)

# 保存并关闭文件
writer.save()
writer.close()

这个代码首先使用`pandas`读取"s.xlsx"文件，然后使用`openpyxl`库加载"k.xlsx"文件，并将数据写入'cjm'页，同时保留其他页。