openpyxl.load_workbook与pd.read_excel区别

时间: 2024-04-08 20:15:10 浏览: 28
openpyxl.load_workbook是Python中用于加载Excel文件的函数,可以读取Excel文件中的数据并实现简单的操作。而pd.read_excel是Pandas模块中的函数,它也可以读取Excel文件中的数据,但更多地用于将数据转换为数据框。此外,pd.read_excel还可以在读取时进行数据清洗和转换。
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wb1 = openpyxl.load_workbook(source_file) ws1 = wb1.active wb2 = openpyxl.load_workbook(target_file) wb2_oldsheetname = wb2.sheetnames target_ws_name = 'sd' + source_file[-6] wb2.active.title = target_ws_name ws2 = wb2.active python修改sheet名后为target_ws_name,使用pandas如何更新表格里包含图表的引用数据源中数据系列涉及到的sheet名,更新并输出代码

可以使用 Pandas 中的 `read_excel` 方法读取表格,然后使用 `to_excel` 方法输出修改后的表格。在 `read_excel` 方法中,可以通过 `sheet_name` 参数指定要读取的工作表名称。在 `to_excel` 方法中,可以通过 `sheet_name` 参数指定要输出的工作表名称。 为了更新包含图表的引用数据源中的数据系列涉及到的工作表名称,可以使用正则表达式和字符串替换来完成。具体操作步骤如下: 1. 读取表格文件到 Pandas DataFrame 中。 ``` import pandas as pd df = pd.read_excel(target_file, sheet_name=target_ws_name, engine='openpyxl') ``` 2. 使用正则表达式和字符串替换来更新数据系列涉及到的工作表名称。 ``` import re old_sheetname_pattern = re.compile('|'.join(wb2_oldsheetname)) new_sheetname = target_ws_name for col in df.columns: for i, cell_value in enumerate(df[col]): if isinstance(cell_value, str) and old_sheetname_pattern.search(cell_value): df.at[i, col] = old_sheetname_pattern.sub(new_sheetname, cell_value) ``` 3. 将更新后的 DataFrame 输出到表格文件中。 ``` df.to_excel(target_file, sheet_name=target_ws_name, index=False) ``` 完整代码如下: ``` import pandas as pd import re import openpyxl wb1 = openpyxl.load_workbook(source_file) ws1 = wb1.active wb2 = openpyxl.load_workbook(target_file) wb2_oldsheetname = wb2.sheetnames target_ws_name = 'sd' + source_file[-6] wb2.active.title = target_ws_name ws2 = wb2.active # 读取表格文件到 Pandas DataFrame 中 df = pd.read_excel(target_file, sheet_name=target_ws_name, engine='openpyxl') # 使用正则表达式和字符串替换来更新数据系列涉及到的工作表名称 old_sheetname_pattern = re.compile('|'.join(wb2_oldsheetname)) new_sheetname = target_ws_name for col in df.columns: for i, cell_value in enumerate(df[col]): if isinstance(cell_value, str) and old_sheetname_pattern.search(cell_value): df.at[i, col] = old_sheetname_pattern.sub(new_sheetname, cell_value) # 将更新后的 DataFrame 输出到表格文件中 df.to_excel(target_file, sheet_name=target_ws_name, index=False) ```

#!/bin/env python import numpy as np import pandas as pd import openpyxl,os df_csv = pd.read_csv(r'Permance_a.csv',index_col=0,encoding='utf-8') df_csv.to_excel(r'Permance_a.xlsx') # 打开Excel文件 wb = openpyxl.load_workbook('Permance_a.xlsx') # 选择第一个工作表 ws = wb.active # 循环遍历每一个单元格 for row in ws.iter_rows(): for cell in row: # 判断单元格是否包含% if '%' in str(cell.value): # 将单元格格式设置为数字格式 cell.number_format = '0.00%' # 将单元格值除以100并重新赋值给单元格 cell.value = float(cell.value.strip('%')) / 100 # 保存Excel文件 wb.save('Permance_a.xlsx') # 源表格和目标表格的文件名 source_file = r'Permance_a.xlsx' target_file = r'Permance.xlsx' source_end_col = 8 # 结束列 source_start_col = 5 # 开始列 source_start_row = [2,12,22,32] source_end_row = [11,21,31,41] target_end_col = 6 # 结束列 target_start_col = 3 # 开始列 target_start_row = [7,35,21,49] target_end_row = [16,44,30,58] # 打开两个工作簿 wb1 = openpyxl.load_workbook(source_file) ws1 = wb1.active target_ws_name = 'sd' + source_file[-6] wb2 = openpyxl.load_workbook(target_file) wb2.active.title = target_ws_name ws2 = wb2.active # 将源表格的数据覆盖到目标表格中 for i in range(len(source_start_row)): for row in range(source_start_row[i], source_end_row[i]+1): for col in range(source_start_col, source_end_col+1): value = ws1.cell(row=row, column=col).value ws2.cell(row=target_start_row[i]+row-source_start_row[i], column=target_start_col+col-source_start_col, value=value) # 保存目标表格 wb2.save(target_file) 修改以上代码,将目标文件中折线图引用的数据源中的工作名修改为当前工作表名

#!/bin/env python import numpy as np import pandas as pd import openpyxl,os df_csv = pd.read_csv(r'Permance_a.csv',index_col=0,encoding='utf-8') df_csv.to_excel(r'Permance_a.xlsx') # 打开Excel文件 wb = openpyxl.load_workbook('Permance_a.xlsx') # 选择第一个工作表 ws = wb.active # 循环遍历每一个单元格 for row in ws.iter_rows(): for cell in row: # 判断单元格是否包含% if '%' in str(cell.value): # 将单元格格式设置为数字格式 cell.number_format = '0.00%' # 将单元格值除以100并重新赋值给单元格 cell.value = float(cell.value.strip('%')) / 100 # 保存Excel文件 wb.save('Permance_a.xlsx') # 源表格和目标表格的文件名 source_file = r'Permance_a.xlsx' target_file = r'Permance.xlsx' source_end_col = 8 # 结束列 source_start_col = 5 # 开始列 source_start_row = [2,12,22,32] source_end_row = [11,21,31,41] target_end_col = 6 # 结束列 target_start_col = 3 # 开始列 target_start_row = [7,35,21,49] target_end_row = [16,44,30,58] # 打开两个工作簿 wb1 = openpyxl.load_workbook(source_file) ws1 = wb1.active target_ws_name = 'sd' + source_file[-6] wb2 = openpyxl.load_workbook(target_file) wb2.active = wb2[target_ws_name] # 修改为当前工作表 ws2 = wb2.active # 将源表格的数据覆盖到目标表格中 for i in range(len(source_start_row)): for row in range(source_start_row[i], source_end_row[i]+1): for col in range(source_start_col, source_end_col+1): value = ws1.cell(row=row, column=col).value ws2.cell(row=target_start_row[i]+row-source_start_row[i], column=target_start_col+col-source_start_col, value=value) # 保存目标表格 wb2.save(target_file)

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