import openpyxl # 打开excel文件 wb = openpyxl.load_workbook("D:/1/总表/05161.xlsx") # 选择要读取的工作簿 wb = wb['0516-200A'] # 指定要提取的元素坐标 elements = [(12,12)] # 定义新文件的文件名和工作簿名称 new_file_name = 'D:/1/总表/new.xlsx' new_sheet_name = '提取数据' # 创建新Excel文件和工作簿 new_wb = openpyxl.Workbook() new_ws = new_wb.active new_ws.title = new_sheet_name # 逐行读取原始Excel文件,提取指定元素数据并按行排列输出到新文件 for row in range(1, wb.max_row + 1): new_row = [] for col in range(1, wb.max_column + 1): if (row, col) in elements: new_row.append(wb.cell(row=row, column=col).value) if new_row: new_ws.append(new_row) # 保存新Excel文件 new_wb.save(new_file_name)

时间: 2024-02-13 16:03:35 浏览: 27
这段代码是用Python中openpyxl库实现的一个Excel文件的读取和提取部分数据的功能,并将提取的数据输出到一个新的Excel文件中。 具体实现过程为: 1.导入openpyxl库 2.打开要读取的Excel文件 3.选择要读取的工作簿 4.指定要提取的元素坐标 5.定义新文件的文件名和工作簿名称 6.创建新Excel文件和工作簿 7.逐行读取原始Excel文件,提取指定元素数据并按行排列输出到新文件 8.保存新Excel文件 在这个过程中,openpyxl库提供了许多操作Excel文件的函数和方法,例如load_workbook()函数用于打开Excel文件,max_row属性和max_column属性用于获取Excel表格的行数和列数,cell()方法用于获取指定单元格的数据等。通过这些函数和方法的组合,可以实现对Excel文件的读取和操作。
相关问题

openpyxl.load_workbook("D:/excel_manage/example.xlsx")不报错但也不操作此文件

可能是因为你没有指定具体的操作,比如读取或者写入数据。你需要在打开文件后,使用相应的函数来实现你需要的操作。例如,如果你想要读取数据,你可以使用`wb.active`来获取当前活动的工作表对象,然后使用`cell`或`range`属性来获取单元格或范围的数据。如果你想要写入数据,你可以使用`cell`或`range`属性来设置单元格或范围的值。下面是一个例子: ```python import openpyxl # 打开工作簿 wb = openpyxl.load_workbook("D:/excel_manage/example.xlsx") # 获取当前活动的工作表对象 ws = wb.active # 读取单元格的数据 data = ws['A1'].value print(data) # 写入单元格的数据 ws['A2'] = 'Hello, world!' # 保存工作簿 wb.save("D:/excel_manage/example.xlsx") ``` 请注意:在使用完工作簿后,你需要调用`wb.close()`来关闭它。

wb1 = load_workbook('E:/Users/Wayne_Peng/Desktop/cs_lab.xlsx') ws1 = wb1.get_sheet_by_name("Sheet1")怎么将这段代码,写成通过浏览添加相应位置的excel文件进行读取的界面

你可以使用Python的tkinter库来创建一个简单的界面,其中包含一个按钮,点击按钮后会弹出文件选择对话框,用户可以选择要读取的Excel文件。 以下是一个示例代码: ```python from tkinter import * from tkinter.filedialog import askopenfilename from openpyxl import load_workbook def browse_file(): # 弹出文件选择对话框,获取选择的文件路径 filepath = askopenfilename(filetypes=[("Excel files", "*.xlsx")]) # 加载Excel文件 wb1 = load_workbook(filepath) ws1 = wb1.get_sheet_by_name("Sheet1") # 在这里添加你需要处理Excel数据的代码 # 创建一个窗口 root = Tk() # 创建一个按钮 button = Button(root, text="选择文件", command=browse_file) button.pack() # 进入消息循环 root.mainloop() ``` 解释一下代码: 1. 首先导入了`tkinter`和`askopenfilename`函数,以及`openpyxl`库中的`load_workbook`函数。 2. 定义了一个`browse_file`函数,该函数会在用户点击按钮后被调用。 3. 在`browse_file`函数中,调用`askopenfilename`函数弹出文件选择对话框,获取用户选择的Excel文件路径。 4. 加载Excel文件,并获取第一个工作表对象。 5. 在这里可以加入你需要处理Excel数据的代码。 6. 在主程序中,创建一个窗口和一个按钮,并将`browse_file`函数绑定到按钮上。 7. 进入消息循环,等待用户的操作。

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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)优化这段代码

import pandas as pd import openpyxl # import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split # 打开Excel文件 wb = openpyxl.load_workbook('./处理过的训练集/987027.xlsx') # 选择需要读取的工作表 ws = wb['Sheet1'] # 读取第一列第二行之后的数据 data = [] for row in ws.iter_rows(min_row=2, min_col=1, values_only=True): data.append(row[0]) # 打印读取的数据 # print(data) # # 将浮点型数据按照等宽离散化的方法转化为离散型数据 # bin_edges = np.linspace(min(data), max(data), num=10) # discretized_data = np.digitize(data, bin_edges) # # 打印转化后的数据 # print(discretized_data) # 假设数据共有N个点,采样周期为0.25秒 N = len(data) t = np.arange(N) * 0.25 # labels2 = pd.cut(t, bins=10, labels=False) #组合时间序列和采样值 data1 = np.column_stack((t,data)) print(data1[:10]) # 打印前10行数据 # train_test_split函数用于将数据集划分为训练集和测试集,其中test_size参数指定了测试集所占的比例, # random_state参数指定了随机种子,以保证每次划分的结果相同。 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data1[:, :-1], data1[:, -1], test_size=0.2, random_state=42) clf = AdaBoostClassifier(n_estimators=100, random_state=0) clf.fit(X_train, y_train) clf.predict([[0,0,0,0]]) clf.score(X_train, y_train)报错ValueError: X has 2 features, but AdaBoostClassifier is expecting 1 features as input.

import os import pandas as pd from openpyxl import load_workbook from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows # 指定要合并的文件夹路径 folder_path = r"E:\aaaa\aaaa" fields_to_write = ['aaaa', 'aaaa'] # 获取文件夹中所有的 xlsx 文件路径 xlsx_files = [os.path.join(folder_path, f) for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xlsx')] # 创建一个空的 DataFrame 用于存储合并后的数据 merged_data = pd.DataFrame() # 循环读取每个 xlsx 文件,将它们合并到 merged_data 中 for xlsx_file in xlsx_files: # 使用 pandas 读取 xlsx 文件,并清理无效字符引用 wb = load_workbook(filename=xlsx_file, read_only=False, data_only=True, keep_vba=False, keep_links=False, keep_protection=False) for sheet_name in wb.sheetnames: ws = wb[sheet_name] for row in ws.rows: for cell in row: cell.value = cell.value if cell.value is None else str(cell.value).strip() df = pd.read_excel(wb) # 将读取到的数据追加到 merged_data 中 merged_data = merged_data.append(df, ignore_index=True) # 在 merged_data 中添加新的一列数据 merged_data['new_column'] = 'new_value' # 创建一个新的工作簿 wb_new = load_workbook(write_only=True) ws_new = wb_new.create_sheet('merged_data') # 将 DataFrame 中的数据逐行写入到新的工作簿中 rows = dataframe_to_rows(merged_data[fields_to_write + ['new_column']], index=False) for row in rows: ws_new.append(row) # 保存合并后的数据到新的 xlsx 文件中 wb_new.save(r"E:\aaaa\aaaa\merged_file.xlsx")使用此代码会出现ValueError: Invalid file path or buffer object type: <class 'openpyxl.workbook.workbook.Workbook'>的报错,请优化下

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