python解析Excel时，去掉所有单元格中的空格

在 Python 中，可以使用 `openpyxl` 库来解析 Excel 文件。要去除 Excel 文件中所有单元格中的空格，可以使用 `strip()` 方法。示例如下：

import openpyxl

# 打开 Excel 文件
wb = openpyxl.load_workbook('example.xlsx')

# 选择第一个工作表
ws = wb.active

# 遍历所有单元格
for row in ws.iter_rows():
    for cell in row:
        # 如果单元格中包含空格，就去掉空格
        if cell.value and isinstance(cell.value, str):
            cell.value = cell.value.strip()

# 保存修改后的 Excel 文件
wb.save('example_modified.xlsx')

需要注意的是，使用 `strip()` 方法会去掉字符串前后的空格，但并不会去掉字符串中间的空格。如果想要去掉字符串中间的空格，可以使用 replace() 方法。

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python用pandas解析Excel时，去掉所有单元格中的空格

在 Pandas 中，可以使用 `read_excel()` 方法读取 Excel 文件，并使用 `str.strip()` 方法去掉所有单元格中的空格。示例如下：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('example.xlsx')

# 去掉所有单元格中的空格
df = df.applymap(lambda x: x.strip() if isinstance(x, str) else x)

# 保存修改后的 Excel 文件
df.to_excel('example_modified.xlsx', index=False)

需要注意的是，使用 `applymap()` 方法可以对 DataFrame 中的所有单元格进行操作，可以传入一个 lambda 函数作为参数，对每个单元格进行处理。在 lambda 函数中，使用 `isinstance()` 方法判断单元格的类型是否为字符串，如果是字符串，则使用 `str.strip()` 方法去掉字符串前后的空格。最后，使用 `to_excel()` 方法保存修改后的 Excel 文件。

python进行excel批量导入时去除单元格的前后空格

在 Python 中进行 Excel 批量导入时，可以使用 Pandas 库来去除单元格前后的空格。具体操作步骤如下：

1. 首先安装 Pandas 库。可以使用以下命令进行安装：

pip install pandas

2. 导入 Pandas 库，并使用 `read_excel` 方法读取 Excel 文件，如下所示：

import pandas as pd

data = pd.read_excel('data.xlsx')

其中，`data.xlsx` 是 Excel 文件的路径。

3. 使用 `strip` 方法去除单元格前后的空格，如下所示：

data = data.applymap(lambda x: x.strip() if isinstance(x, str) else x)

其中，`applymap` 方法可以对 DataFrame 中的每个单元格进行操作，`lambda` 函数用于去除单元格前后的空格。

4. 将修改后的数据保存到 Excel 文件中，如下所示：

data.to_excel('new_data.xlsx', index=False)

其中，`new_data.xlsx` 是保存修改后数据的 Excel 文件的路径，`index=False` 表示不保存索引列。

这样就可以使用 Python 进行 Excel 批量导入并去除单元格前后的空格了。