掌握Python读取Excel数据的技巧与实践
需积分: 1 11 浏览量
更新于2024-09-30
收藏 41.79MB ZIP 举报
资源摘要信息: "Python 读取 Excel 数据的方法探讨"
知识点详解:
1. Python 与 Excel 数据处理:
Python 是一种广泛应用于数据分析、数据处理和自动化脚本编写的编程语言。它提供了多种库来读取和处理 Excel 文件,如 `openpyxl`, `xlrd`, `xlwt`, `pandas` 等。在处理 Excel 数据时,通常需要对工作表进行读取、修改、插入或删除操作,并且可以将处理后的数据输出到新的 Excel 文件或转换为其他数据格式,如 CSV、JSON 等。
2. 使用 openpyxl 库读取 Excel 数据:
openpyxl 是一个用于读写 Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm 文件的库。它允许用户对 Excel 文件进行创建、修改、读取、写入等操作。例如,使用 openpyxl 库读取一个 Excel 文件,可以按照以下步骤进行:
```python
from openpyxl import load_workbook
# 加载工作簿
workbook = load_workbook('example.xlsx')
# 选择活动工作表
sheet = workbook.active
# 读取数据
for row in sheet.iter_rows(values_only=True):
for value in row:
print(value)
```
上述代码首先从 openpyxl 库中导入 load_workbook 方法,然后加载名为 "example.xlsx" 的工作簿,接着选择活动工作表,并遍历每一行的每一个单元格来打印其值。
3. 使用 xlrd 库读取 Excel 数据:
xlrd 是一个用于读取 Excel 文件的库,它可以处理 .xls 和 .xlsx 格式,但不支持写入。使用 xlrd 读取 Excel 数据通常涉及打开工作簿、获取工作表以及逐行读取数据。下面是一个使用 xlrd 库读取 Excel 数据的示例:
```python
import xlrd
# 打开工作簿
workbook = xlrd.open_workbook('example.xls')
# 获取第一个工作表
sheet = workbook.sheet_by_index(0)
# 读取数据
for rowx in range(sheet.nrows):
for colx in range(sheet.ncols):
print(sheet.cell(rowx, colx).value)
```
在这段代码中,通过 xlrd 打开了一个名为 "example.xls" 的 Excel 文件,并通过索引获取了第一个工作表,然后遍历工作表中的每一行和每一列,打印出单元格的值。
4. 使用 pandas 库读取 Excel 数据:
pandas 是一个功能强大的数据处理库,它提供了 DataFrame 对象,非常适合于数据的快速分析和操作。pandas 提供了 `read_excel` 函数来读取 Excel 文件。以下是使用 pandas 读取 Excel 数据的一个例子:
```python
import pandas as pd
# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('example.xlsx')
# 打印 DataFrame
print(df)
```
在这个简单的例子中,我们导入了 pandas 库,并使用 `read_excel` 方法读取了名为 "example.xlsx" 的 Excel 文件。该方法会返回一个 DataFrame 对象,我们可以像操作普通 Python 数据结构一样操作这个 DataFrame,进行数据筛选、清洗、分析等操作。
5. 文件结构说明:
在给出的文件名列表中,`.gitignore`、`pytest.ini`、`run.py`、`requirements.txt`、`readme.txt` 是典型的 Python 项目文件,它们分别用于配置版本控制系统忽略的文件、配置测试框架、执行程序入口、列出项目依赖和项目说明文档。`business`、`test_data`、`test_case`、`allure-2.21.0`、`common` 则可能是存放业务逻辑代码、测试数据、测试用例、测试报告工具以及一些公共代码或资源的目录。
总结:
本文介绍了几种使用 Python 读取 Excel 数据的方法,包括 `openpyxl`、`xlrd` 和 `pandas` 库的使用示例。这些库为 Python 开发者提供了强大的工具来处理 Excel 文件,从简单的数据读取到复杂的数据分析和报告生成。此外,还简要介绍了与这些库相关的典型 Python 项目文件结构,以便读者更好地理解如何在实际项目中应用这些知识点。
2024-09-22 上传
2024-01-08 上传
2019-08-10 上传
2023-09-24 上传
2023-06-11 上传
2023-03-31 上传
2023-04-22 上传
2023-03-16 上传
2023-04-23 上传
wjs2024
- 粉丝: 2278
- 资源: 5463
最新资源
- 全国江河水系图层shp文件包下载
- 点云二值化测试数据集的详细解读
- JDiskCat:跨平台开源磁盘目录工具
- 加密FS模块:实现动态文件加密的Node.js包
- 宠物小精灵记忆配对游戏:强化你的命名记忆
- React入门教程:创建React应用与脚本使用指南
- Linux和Unix文件标记解决方案:贝岭的matlab代码
- Unity射击游戏UI套件:支持C#与多种屏幕布局
- MapboxGL Draw自定义模式:高效切割多边形方法
- C语言课程设计:计算机程序编辑语言的应用与优势
- 吴恩达课程手写实现Python优化器和网络模型
- PFT_2019项目:ft_printf测试器的新版测试规范
- MySQL数据库备份Shell脚本使用指南
- Ohbug扩展实现屏幕录像功能
- Ember CLI 插件:ember-cli-i18n-lazy-lookup 实现高效国际化
- Wireshark网络调试工具:中文支持的网口发包与分析