python逐行读取xls文件，将指定列的内容写到新表格中

在Python中，你可以使用`openpyxl`库来读取.xls文件（Excel 2007及更高版本），然后使用`pandas`库将数据转换和写入到新的CSV文件中。以下是一个示例：

首先，安装必要的库：

pip install openpyxl pandas

然后，你可以编写如下代码：

import pandas as pd
from openpyxl import load_workbook

# 加载xls文件
workbook = load_workbook(filename='input_file.xls')
sheet = workbook.active  # 默认加载第一个工作表

# 获取你需要的列（假设第一列为索引，从第二列开始）
start_col = 1  # 开始列数（从0开始计数）
columns_to_extract = sheet.columns[start_col:]

# 将数据存储在一个二维列表中
data_list = [[cell.value for cell in row] for row in columns_to_extract]

# 创建一个新的pandas DataFrame
df = pd.DataFrame(data_list)

# 写入CSV文件
df.to_csv('output_file.csv', index=False)

在这个例子中，我们假设所有需要的列都在工作表的第一个部分，如果不是，你可能需要遍历整张表。

相关问题

python语言读取csv文件，逐行提取包含关键字的整行内容，列成一个表格输出为xls文件

可以使用Python中的pandas库来读取csv文件，并筛选包含关键字的行。具体操作可以参考以下代码：

import pandas as pd

# 读取csv文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 筛选包含关键字的行
df = df[df['column_name'].str.contains('keyword')]

# 将结果输出为xls文件
df.to_excel('result.xlsx', index=False)

其中，'data.csv'是待读取的csv文件名，'column_name'是包含关键字的列名，'keyword'是需要筛选的关键字，'result.xlsx'是输出的xls文件名。

使用python读取表格

在Python中，可以使用多种库来读取各种格式的表格数据，比如CSV、Excel（`.xls` 或 `.xlsx`）、SQL数据库等。下面是一些常用库的简单介绍：

1. **CSV（逗号分隔值）**:
- `csv`模块：Python内置的库，适合处理简单的CSV文件。例如，使用`csv.reader()`逐行读取文件。
- `pandas`库：提供更强大的功能，如`pd.read_csv()`函数可以直接读取并转换成DataFrame，方便数据操作。

2. **Excel**:
- `openpyxl`, `xlrd`, `xlwt`: 这些库用于读写Microsoft Excel格式的文件（`.xlsx`），`pandas`也有对应的`read_excel()`和`to_excel()`方法。
- `xlsxwriter`：主要用于创建Excel文件，但也可以读取。

3. **SQL数据库**:
- `sqlite3`: Python内置的SQLite数据库驱动，可以直接连接SQLite数据库。
- `psycopg2` (PostgreSQL), `pyodbc` (ODBC), `mysql-connector-python` (MySQL): 分别用于连接不同类型的SQL数据库。

这里是一个使用pandas读取CSV的例子：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('your_file.csv')
# 查看数据
print(data.head())