PythonはExcelを操作してデータを読み書きします
这次给大家带来python操作excel读写数据,python操作excel读写数据的注意事项有哪些,下面就是实战案例,一起来看一下。
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 init(self): try: self.dataDic={} #打开工作薄 self.wkbook= xlrd.open_workbook("Requirement.xls") #获取工作表“requirement” self.dataSheet=self.wkbook.sheet_by_name("requirement") #把数据按 按照相应格式写入excel表中 self.readDataToDicl() #保存文件 except Exception,e: print "Read Excel error:",e def readDataToDicl(self): try: nrows = self.dataSheet.nrows ncols = self.dataSheet.ncols print ncols ,nrows try: for rowNum in range(1,nrows): #把数据的当前行的元素与上一行元素作比较 #如果不相等执行if语句 try: singleJson={} propertyName=self.dataSheet.cell(rowNum,3).value propertyValue=self.dataSheet.cell(rowNum,4).value if self.dataSheet.cell(rowNum,0).value and self.dataSheet.cell(rowNum,2).value: mdEvent=self.dataSheet.cell(rowNum,0).value singleJson["serviceId"]=self.dataSheet.cell(rowNum,2).value singleJson[propertyName]=propertyValue print singleJson self.dataDic[mdEvent]=singleJson singleJson.clear() except Exception,e: print "Get Data Error:",e except Exception,e: print "Reading Data Error:",e except Exception,e: print "Reading Data TO Dic Error:",e def test(): GenExceptData() if name=="main": test()
写EXCEL的操作:把csv文件的数据按照需求写入到excel文件中
#coding=utf8 from readCSV import readCSV import xlwt class GenTestCase(): def init(self,path="E:\\PythonDemo\\OperExcel\\Demo.csv"): self.dataInfor=readCSV(path) #创建工作薄 self.wkbook=xlwt.Workbook() #创建表:“埋点需求” self.dataSheet=self.wkbook.add_sheet("shellt") self.creatHead() def creatHead(self): firstLine=[] #创建表头 for index in range(len(firstLine)): self.dataSheet.write(0,index,firstLine[index]) dataBody=self.dataInfor.buffer print dataBody.len() currentrow=1 for rowNum in range(1,len(dataBody)): for index in range(len(dataBody[rowNum])): if rowNum>1: if dataBody[rowNum-1][0]!=dataBody[rowNum][0] : print currentrow,rowNum if currentrow==1: for cols in range(3): cellValue=dataBody[currentrow][cols] cellValue=cellValue.decode("gbk") data=u"%s" %(cellValue) self.dataSheet.write_merge(currentrow,rowNum-1,cols,cols,data) for cols in range(6,13): cellValue=dataBody[currentrow][cols] cellValue=cellValue.decode("gbk") data=u"%s" %(cellValue) self.dataSheet.write_merge(currentrow,rowNum-1,cols,cols,data) else: for cols in range(3): cellValue=dataBody[currentrow][cols] cellValue=cellValue.decode("gbk") data=u"%s" %(cellValue) self.dataSheet.write_merge(currentrow-1,rowNum-1,cols,cols,data) for cols in range(6,12): cellValue=dataBody[currentrow][cols] cellValue=cellValue.decode("gbk") data=u"%s" %(cellValue) self.dataSheet.write_merge(currentrow-1,rowNum-1,cols,cols,data) currentrow=rowNum+1 break for cols in range(3,6): cellValue=dataBody[rowNum][cols] cellValue=cellValue.decode("gbk") data=u"%s" %(cellValue) self.dataSheet.write(rowNum,cols,data) self.wkbook.save(r'reqq.xlsx') def test(): GenTestCase() if name=="main": test()
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PHPはWeb開発と迅速なプロトタイピングに適しており、Pythonはデータサイエンスと機械学習に適しています。 1.PHPは、単純な構文と迅速な開発に適した動的なWeb開発に使用されます。 2。Pythonには簡潔な構文があり、複数のフィールドに適しており、強力なライブラリエコシステムがあります。

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PHPは1994年に発信され、Rasmuslerdorfによって開発されました。もともとはウェブサイトの訪問者を追跡するために使用され、サーバー側のスクリプト言語に徐々に進化し、Web開発で広く使用されていました。 Pythonは、1980年代後半にGuidovan Rossumによって開発され、1991年に最初にリリースされました。コードの読みやすさとシンプルさを強調し、科学的コンピューティング、データ分析、その他の分野に適しています。

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