python读取excel

时间: 2023-07-16 14:10:36 浏览: 17
Python可以使用第三方库来读取Excel文件中的不同Sheet,最常用的库是`pandas`和`openpyxl`。 如果使用`pandas`,可以使用`read_excel`方法来读取Excel文件,并通过指定`sheet_name`参数来读取特定的Sheet。例如,以下代码将读取Excel文件中名为“Sheet1”的Sheet: ``` import pandas as pd df = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet1') ``` 如果要读取多个Sheet,可以在`sheet_name`参数中传递一个列表。例如,以下代码将读取Excel文件中名为“Sheet1”和“Sheet2”的Sheet: ``` import pandas as pd sheets = ['Sheet1', 'Sheet2'] dfs = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name=sheets) # 可以通过字典来访问每个Sheet的数据 df1 = dfs['Sheet1'] df2 = dfs['Sheet2'] ``` 如果使用`openpyxl`,可以通过`load_workbook`方法来打开Excel文件,并通过`sheetnames`属性来访问所有Sheet的名称。例如,以下代码将读取Excel文件中名为“Sheet1”的Sheet: ``` from openpyxl import load_workbook wb = load_workbook('example.xlsx') sheet = wb['Sheet1'] # 可以通过Sheet的行和列来访问数据 value = sheet['A1'].value ```

相关推荐

Python有多个库可以读写Excel文件,其中比较常用的有: 1. openpyxl:一个用于读写Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm文件的Python库。 2. xlrd/xlwt:用于读写Excel 97-2003 .xls文件的Python库。 3. pandas:pandas库可以读取和写入多种文件格式,包括Excel文件。 下面分别介绍使用这三个库的方法: ### 1. 使用openpyxl 安装openpyxl库: pip install openpyxl 读取Excel文件: python from openpyxl import load_workbook # 打开Excel文件 wb = load_workbook(filename='example.xlsx', read_only=True) # 选择工作表 ws = wb['Sheet1'] # 读取单元格数据 cell_value = ws.cell(row=1, column=1).value print(cell_value) # 遍历行 for row in ws.iter_rows(min_row=1, max_col=3, max_row=2): for cell in row: print(cell.value) # 遍历列 for col in ws.iter_cols(min_row=1, max_col=3, max_row=2): for cell in col: print(cell.value) # 读取整个工作表的数据,返回一个嵌套列表 data = [] for row in ws.iter_rows(min_row=1): row_data = [] for cell in row: row_data.append(cell.value) data.append(row_data) print(data) 写入Excel文件: python from openpyxl import Workbook # 创建Excel文件 wb = Workbook() # 选择工作表 ws = wb.active # 写入单元格数据 ws['A1'] = 'Hello' ws.cell(row=1, column=2, value='World') # 写入多行数据 data = [['Name', 'Age', 'Gender'], ['Tom', 18, 'Male'], ['Lucy', 20, 'Female']] for row in data: ws.append(row) # 保存Excel文件 wb.save('example.xlsx') ### 2. 使用xlrd/xlwt 安装xlrd和xlwt库: pip install xlrd pip install xlwt 读取Excel文件: python import xlrd # 打开Excel文件 wb = xlrd.open_workbook('example.xls') # 选择工作表 ws = wb.sheet_by_name('Sheet1') # 读取单元格数据 cell_value = ws.cell_value(0, 0) print(cell_value) # 遍历行 for row in range(ws.nrows): for col in range(ws.ncols): cell_value = ws.cell_value(row, col) print(cell_value) # 读取整个工作表的数据,返回一个嵌套列表 data = [] for row in range(ws.nrows): row_data = [] for col in range(ws.ncols): cell_value = ws.cell_value(row, col) row_data.append(cell_value) data.append(row_data) print(data) 写入Excel文件: python import xlwt # 创建Excel文件 wb = xlwt.Workbook() # 选择工作表 ws = wb.add_sheet('Sheet1') # 写入单元格数据 ws.write(0, 0, 'Hello') ws.write(0, 1, 'World') # 写入多行数据 data = [['Name', 'Age', 'Gender'], ['Tom', 18, 'Male'], ['Lucy', 20, 'Female']] for row, row_data in enumerate(data): for col, cell_value in enumerate(row_data): ws.write(row+1, col, cell_value) # 保存Excel文件 wb.save('example.xls') ### 3. 使用pandas 安装pandas库: pip install pandas 读取Excel文件: python import pandas as pd # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet1') # 读取单元格数据 cell_value = df.iloc[0, 0] print(cell_value) # 遍历行 for index, row in df.iterrows(): print(row['Name'], row['Age'], row['Gender']) # 读取整个工作表的数据,返回一个DataFrame对象 data = df.values.tolist() print(data) 写入Excel文件: python import pandas as pd # 创建DataFrame对象 df = pd.DataFrame({'Name': ['Tom', 'Lucy'], 'Age': [18, 20], 'Gender': ['Male', 'Female']}) # 写入Excel文件 df.to_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet1', index=False) 以上是使用Python读写Excel的常用方法,可以根据实际需求选择不同的库和方法。
Python有多个库可以读写Excel文件,其中比较常用的有: 1. openpyxl:一个用于读写Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm文件的Python库。 2. xlrd/xlwt:用于读写Excel 97-2003 .xls文件的Python库。 3. pandas:pandas库可以读取和写入多种文件格式,包括Excel文件。 下面分别介绍使用这三个库的方法: ### 1. 使用openpyxl 安装openpyxl库: pip install openpyxl 读取Excel文件: python from openpyxl import load_workbook # 打开Excel文件 wb = load_workbook(filename='example.xlsx', read_only=True) # 选择工作表 ws = wb['Sheet1'] # 读取单元格数据 cell_value = ws.cell(row=1, column=1).value print(cell_value) # 遍历行 for row in ws.iter_rows(min_row=1, max_col=3, max_row=2): for cell in row: print(cell.value) # 遍历列 for col in ws.iter_cols(min_row=1, max_col=3, max_row=2): for cell in col: print(cell.value) # 读取整个工作表的数据,返回一个嵌套列表 data = [] for row in ws.iter_rows(min_row=1): row_data = [] for cell in row: row_data.append(cell.value) data.append(row_data) print(data) 写入Excel文件: python from openpyxl import Workbook # 创建Excel文件 wb = Workbook() # 选择工作表 ws = wb.active # 写入单元格数据 ws['A1'] = 'Hello' ws.cell(row=1, column=2, value='World') # 写入多行数据 data = [['Name', 'Age', 'Gender'], ['Tom', 18, 'Male'], ['Lucy', 20, 'Female']] for row in data: ws.append(row) # 保存Excel文件 wb.save('example.xlsx') ### 2. 使用xlrd/xlwt 安装xlrd和xlwt库: pip install xlrd pip install xlwt 读取Excel文件: python import xlrd # 打开Excel文件 wb = xlrd.open_workbook('example.xls') # 选择工作表 ws = wb.sheet_by_name('Sheet1') # 读取单元格数据 cell_value = ws.cell_value(0, 0) print(cell_value) # 遍历行 for row in range(ws.nrows): for col in range(ws.ncols): cell_value = ws.cell_value(row, col) print(cell_value) # 读取整个工作表的数据,返回一个嵌套列表 data = [] for row in range(ws.nrows): row_data = [] for col in range(ws.ncols): cell_value = ws.cell_value(row, col) row_data.append(cell_value) data.append(row_data) print(data) 写入Excel文件: python import xlwt # 创建Excel文件 wb = xlwt.Workbook() # 选择工作表 ws = wb.add_sheet('Sheet1') # 写入单元格数据 ws.write(0, 0, 'Hello') ws.write(0, 1, 'World') # 写入多行数据 data = [['Name', 'Age', 'Gender'], ['Tom', 18, 'Male'], ['Lucy', 20, 'Female']] for row, row_data in enumerate(data): for col, cell_value in enumerate(row_data): ws.write(row+1, col, cell_value) # 保存Excel文件 wb.save('example.xls') ### 3. 使用pandas 安装pandas库: pip install pandas 读取Excel文件: python import pandas as pd # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet1') # 读取单元格数据 cell_value = df.iloc[0, 0] print(cell_value) # 遍历行 for index, row in df.iterrows(): print(row['Name'], row['Age'], row['Gender']) # 读取整个工作表的数据,返回一个DataFrame对象 data = df.values.tolist() print(data) 写入Excel文件: python import pandas as pd # 创建DataFrame对象 df = pd.DataFrame({'Name': ['Tom', 'Lucy'], 'Age': [18, 20], 'Gender': ['Male', 'Female']}) # 写入Excel文件 df.to_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet1', index=False) 以上是使用Python读写Excel的常用方法,可以根据实际需求选择不同的库和方法。
Python 可以通过许多库来读写 Excel 文件,其中比较常用的有: - openpyxl - xlrd 和 xlwt - pandas 下面分别介绍这三个库的使用方法。 ### 使用 openpyxl 库 安装 openpyxl 库: pip install openpyxl 使用 openpyxl 来读写 Excel 文件的示例代码: python import openpyxl # 打开 Excel 文件 workbook = openpyxl.load_workbook('example.xlsx') # 获取工作簿中的第一个工作表 worksheet = workbook.active # 读取单元格的值 cell_value = worksheet['A1'].value # 写入单元格的值 worksheet['A2'] = 'hello, world' # 保存工作簿 workbook.save('example.xlsx') ### 使用 xlrd 和 xlwt 库 安装 xlrd 和 xlwt 库: pip install xlrd xlwt 使用 xlrd 和 xlwt 来读写 Excel 文件的示例代码: python import xlrd import xlwt # 打开 Excel 文件 workbook = xlrd.open_workbook('example.xls') # 获取工作簿中的第一个工作表 worksheet = workbook.sheet_by_index(0) # 读取单元格的值 cell_value = worksheet.cell_value(0, 0) # 创建一个新的工作簿 workbook = xlwt.Workbook() # 创建一个新的工作表 worksheet = workbook.add_sheet('Sheet1') # 写入单元格的值 worksheet.write(0, 0, 'hello, world') # 保存工作簿 workbook.save('example.xls') ### 使用 pandas 库 安装 pandas 库: pip install pandas 使用 pandas 来读写 Excel 文件的示例代码: python import pandas as pd # 读取 Excel 文件 df = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet1') # 读取单元格的值 cell_value = df.loc[0, 'A'] # 写入单元格的值 df.loc[1, 'A'] = 'hello, world' # 保存到 Excel 文件 df.to_excel('example.xlsx', index=False)
Python 可以通过许多库来读写 Excel 文件,其中比较常用的有: - openpyxl - xlrd 和 xlwt - pandas 下面分别介绍这三个库的使用方法。 ### 使用 openpyxl 库 安装 openpyxl 库: pip install openpyxl 使用 openpyxl 来读写 Excel 文件的示例代码: python import openpyxl # 打开 Excel 文件 workbook = openpyxl.load_workbook('example.xlsx') # 获取工作簿中的第一个工作表 worksheet = workbook.active # 读取单元格的值 cell_value = worksheet['A1'].value # 写入单元格的值 worksheet['A2'] = 'hello, world' # 保存工作簿 workbook.save('example.xlsx') ### 使用 xlrd 和 xlwt 库 安装 xlrd 和 xlwt 库: pip install xlrd xlwt 使用 xlrd 和 xlwt 来读写 Excel 文件的示例代码: python import xlrd import xlwt # 打开 Excel 文件 workbook = xlrd.open_workbook('example.xls') # 获取工作簿中的第一个工作表 worksheet = workbook.sheet_by_index(0) # 读取单元格的值 cell_value = worksheet.cell_value(0, 0) # 创建一个新的工作簿 workbook = xlwt.Workbook() # 创建一个新的工作表 worksheet = workbook.add_sheet('Sheet1') # 写入单元格的值 worksheet.write(0, 0, 'hello, world') # 保存工作簿 workbook.save('example.xls') ### 使用 pandas 库 安装 pandas 库: pip install pandas 使用 pandas 来读写 Excel 文件的示例代码: python import pandas as pd # 读取 Excel 文件 df = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet1') # 读取单元格的值 cell_value = df.loc[0, 'A'] # 写入单元格的值 df.loc[1, 'A'] = 'hello, world' # 保存到 Excel 文件 df.to_excel('example.xlsx', index=False)

最新推荐

python3读取excel文件只提取某些行某些列的值方法

今天小编就为大家分享一篇python3读取excel文件只提取某些行某些列的值方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

Python读取excel中的图片完美解决方法

excel中的图片非常常见,但是通过python读取excel中的图片没有很好的解决办法。今天小编给大家分享一种比较聪明的方法,感兴趣的朋友跟随脚本之家小编看看吧

Python读取Excel数据并生成图表过程解析

主要介绍了Python读取Excel数据并生成图表过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

Python读取excel文件中带公式的值的实现

主要介绍了Python读取excel文件中带公式的值的实现,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

python实现excel读写数据

本文实例为大家分享了python操作EXCEL的实例源码,供大家参考,具体内容如下 读EXCEL的操作:把excel的数据存储为字典类型 #coding=utf8 #导入读excel的操作库 import xlrd class GenExceptData(object): def __...

安全文明监理实施细则_工程施工土建监理资料建筑监理工作规划方案报告_监理实施细则.ppt

安全文明监理实施细则_工程施工土建监理资料建筑监理工作规划方案报告_监理实施细则.ppt

"REGISTOR:SSD内部非结构化数据处理平台"

REGISTOR:SSD存储裴舒怡,杨静,杨青,罗德岛大学,深圳市大普微电子有限公司。公司本文介绍了一个用于在存储器内部进行规则表达的平台REGISTOR。Registor的主要思想是在存储大型数据集的存储中加速正则表达式(regex)搜索,消除I/O瓶颈问题。在闪存SSD内部设计并增强了一个用于regex搜索的特殊硬件引擎,该引擎在从NAND闪存到主机的数据传输期间动态处理数据为了使regex搜索的速度与现代SSD的内部总线速度相匹配,在Registor硬件中设计了一种深度流水线结构,该结构由文件语义提取器、匹配候选查找器、regex匹配单元(REMU)和结果组织器组成。此外,流水线的每个阶段使得可能使用最大等位性。为了使Registor易于被高级应用程序使用,我们在Linux中开发了一组API和库,允许Registor通过有效地将单独的数据块重组为文件来处理SSD中的文件Registor的工作原

typeerror: invalid argument(s) 'encoding' sent to create_engine(), using con

这个错误通常是由于使用了错误的参数或参数格式引起的。create_engine() 方法需要连接数据库时使用的参数,例如数据库类型、用户名、密码、主机等。 请检查你的代码,确保传递给 create_engine() 方法的参数是正确的,并且符合参数的格式要求。例如,如果你正在使用 MySQL 数据库,你需要传递正确的数据库类型、主机名、端口号、用户名、密码和数据库名称。以下是一个示例: ``` from sqlalchemy import create_engine engine = create_engine('mysql+pymysql://username:password@hos

数据库课程设计食品销售统计系统.doc

数据库课程设计食品销售统计系统.doc

海量3D模型的自适应传输

为了获得的目的图卢兹大学博士学位发布人:图卢兹国立理工学院(图卢兹INP)学科或专业:计算机与电信提交人和支持人:M. 托马斯·福吉奥尼2019年11月29日星期五标题:海量3D模型的自适应传输博士学校:图卢兹数学、计算机科学、电信(MITT)研究单位:图卢兹计算机科学研究所(IRIT)论文主任:M. 文森特·查维拉特M.阿克塞尔·卡里尔报告员:M. GWendal Simon,大西洋IMTSIDONIE CHRISTOPHE女士,国家地理研究所评审团成员:M. MAARTEN WIJNANTS,哈塞尔大学,校长M. AXEL CARLIER,图卢兹INP,成员M. GILLES GESQUIERE,里昂第二大学,成员Géraldine Morin女士,图卢兹INP,成员M. VINCENT CHARVILLAT,图卢兹INP,成员M. Wei Tsang Ooi,新加坡国立大学,研究员基于HTTP的动态自适应3D流媒体2019年11月29日星期五,图卢兹INP授予图卢兹大学博士学位,由ThomasForgione发表并答辩Gilles Gesquière�