Python Excel 데이터 처리를 위해 xlrd/xlwt/xlutils 모듈을 사용하는 방법
기존 Excel 데이터 처리에는 Excel 데이터 파일에 대한 읽기/쓰기/파일 개체 작업이 포함됩니다.
특정 데이터 처리 비즈니스 로직은 해당 Python 비표준 라이브러리 xlrd/xlwt/xlutils를 통해 구현됩니다.
복잡한 Excel 비즈니스 데이터 처리에서 세 형제는 없어서는 안 될 역할을 합니다. 오늘 우리의 콘텐츠는 xlrd/xlwt/xlutils의 세 가지 모듈을 사용하여 데이터 처리를 구현하는 방법에 관한 것입니다.
1. 모듈 설명
이 세 가지 모듈을 사용하여 Excel 데이터를 처리할 때 가장 좋은 점은 Excel 파일 개체에 해당하는 데이터 처리 개념이 동일하여 데이터 개체에 대한 이해를 더 쉽게 할 수 있다는 것입니다.
우선, 이 세 가지 모듈은 Python의 비표준 라이브러리이므로 pip를 선택하여 설치할 수 있습니다.
pip install xlrd pip install xlwt pip install xlutils
다음은 테스트용으로 데이터 처리 과정을 시연하기 위해 준비한 원본 데이터 콘텐츠입니다.
xlrd: Excel 데이터 파일을 읽고 반환된 데이터 개체를 메모리에 넣은 다음 데이터 파일 개체의 관련 정보를 쿼리하는 데 사용됩니다.
xlwt: 메모리에 새 데이터 파일 개체를 생성하고 처리가 완료된 후 Excel 데이터 파일에 쓰는 데 사용됩니다.
xlutils: 주요 기능은 새 파일 개체를 복사하고 새 데이터 개체에서 데이터 처리 작업을 완료하는 것입니다.
지원을 제공하기 위해 개발할 코드 블록에 xlrd/xlwt/xlutils 세 개의 모듈을 가져옵니다.
# Importing the xlrd module. import xlrd as read # Importing the xlwt module. import xlwt as write # Copying the contents of the original workbook into a new workbook. from xlutils.copy import copy
2.
# Opening the workbook and assigning it to the variable `work_book`. work_book = read.open_workbook('D:/test-data-work/test.xls') # Assigning the sheet named 'Sheet1' to the variable `sheet`. sheet = work_book.sheet_by_name('Sheet1') # `row = sheet.nrows` is assigning the number of rows in the sheet to the variable `row`. row = sheet.nrows # `col = sheet.ncols` is assigning the number of columns in the sheet to the variable `col`. col = sheet.ncols print('Sheet1工作表有:{0}行,{1}列'.format(str(row), str(col))) # Sheet1工作表有:23行,5列
3, xlwt 처리
for a in sheet.get_rows(): print(a) # [text:'姓名', text:'年龄', text:'班级', text:'成绩', text:'表现'] # [text:'Python 集中营', number:20.0, number:1210.0, number:90.0, text:'A'] # [text:'Python 集中营', number:21.0, number:1211.0, number:91.0, text:'A'] # [text:'Python 集中营', number:22.0, number:1212.0, number:92.0, text:'A'] # [text:'Python 集中营', number:23.0, number:1213.0, number:93.0, text:'A'] # [text:'Python 集中营', number:24.0, number:1214.0, number:94.0, text:'A'] # [text:'Python 集中营', number:25.0, number:1215.0, number:95.0, text:'A'] # [text:'Python 集中营', number:26.0, number:1216.0, number:96.0, text:'A'] # [text:'Python 集中营', number:27.0, number:1217.0, number:97.0, text:'A'] # [text:'Python 集中营', number:28.0, number:1218.0, number:98.0, text:'A'] # [text:'Python 集中营', number:29.0, number:1219.0, number:99.0, text:'A'] # [text:'Python 集中营', number:30.0, number:1220.0, number:100.0, text:'A'] # [text:'Python 集中营', number:31.0, number:1221.0, number:101.0, text:'A'] # [text:'Python 集中营', number:32.0, number:1222.0, number:102.0, text:'A'] # [text:'Python 集中营', number:33.0, number:1223.0, number:103.0, text:'A'] # [text:'Python 集中营', number:34.0, number:1224.0, number:104.0, text:'A'] # [text:'Python 集中营', number:35.0, number:1225.0, number:105.0, text:'A'] # [text:'Python 集中营', number:36.0, number:1226.0, number:106.0, text:'A'] # [text:'Python 集中营', number:37.0, number:1227.0, number:107.0, text:'A'] # [text:'Python 集中营', number:38.0, number:1228.0, number:108.0, text:'A'] # [text:'Python 集中营', number:39.0, number:1229.0, number:109.0, text:'A'] # [text:'Python 集中营', number:40.0, number:1230.0, number:110.0, text:'A'] # [text:'Python 集中营', number:41.0, number:1231.0, number:111.0, text:'A'] for b in range(row): print(sheet.row_values(b)) # ['姓名', '年龄', '班级', '成绩', '表现'] # ['Python 集中营', 20.0, 1210.0, 90.0, 'A'] # ['Python 集中营', 21.0, 1211.0, 91.0, 'A'] # ['Python 集中营', 22.0, 1212.0, 92.0, 'A'] # ['Python 集中营', 23.0, 1213.0, 93.0, 'A'] # ['Python 集中营', 24.0, 1214.0, 94.0, 'A'] # ['Python 集中营', 25.0, 1215.0, 95.0, 'A'] # ['Python 集中营', 26.0, 1216.0, 96.0, 'A'] # ['Python 集中营', 27.0, 1217.0, 97.0, 'A'] # ['Python 集中营', 28.0, 1218.0, 98.0, 'A'] # ['Python 集中营', 29.0, 1219.0, 99.0, 'A'] # ['Python 集中营', 30.0, 1220.0, 100.0, 'A'] # ['Python 集中营', 31.0, 1221.0, 101.0, 'A'] # ['Python 集中营', 32.0, 1222.0, 102.0, 'A'] # ['Python 集中营', 33.0, 1223.0, 103.0, 'A'] # ['Python 集中营', 34.0, 1224.0, 104.0, 'A'] # ['Python 集中营', 35.0, 1225.0, 105.0, 'A'] # ['Python 集中营', 36.0, 1226.0, 106.0, 'A'] # ['Python 集中营', 37.0, 1227.0, 107.0, 'A'] # ['Python 集中营', 38.0, 1228.0, 108.0, 'A'] # ['Python 集中营', 39.0, 1229.0, 109.0, 'A'] # ['Python 集中营', 40.0, 1230.0, 110.0, 'A'] # ['Python 集中营', 41.0, 1231.0, 111.0, 'A'] for c in range(col): print(sheet.col_values(c)) # ['姓名', 'Python 集中营', 'Python 集中营', 'Python 集中营', 'Python 集中营', 'Python 集中营', 'Python 集中营', 'Python 集中营', 'Python 集中营', 'Python 集中营', 'Python 集中营', 'Python 集中营', 'Python 集中营', 'Python 集中营', 'Python 集中营', 'Python 集中营', 'Python 集中营', 'Python 集中营', 'Python 集中营', 'Python 集中营', 'Python 集中营', 'Python 集中营', 'Python 集中营'] # ['年龄', 20.0, 21.0, 22.0, 23.0, 24.0, 25.0, 26.0, 27.0, 28.0, 29.0, 30.0, 31.0, 32.0, 33.0, 34.0, 35.0, 36.0, 37.0, 38.0, 39.0, 40.0, 41.0] # ['班级', 1210.0, 1211.0, 1212.0, 1213.0, 1214.0, 1215.0, 1216.0, 1217.0, 1218.0, 1219.0, 1220.0, 1221.0, 1222.0, 1223.0, 1224.0, 1225.0, 1226.0, 1227.0, 1228.0, 1229.0, 1230.0, 1231.0] # ['成绩', 90.0, 91.0, 92.0, 93.0, 94.0, 95.0, 96.0, 97.0, 98.0, 99.0, 100.0, 101.0, 102.0, 103.0, 104.0, 105.0, 106.0, 107.0, 108.0, 109.0, 110.0, 111.0] # ['表现', 'A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'A']
4, xlutils 처리
# Creating a new workbook. work_book_2 = write.Workbook() # Creating a new sheet named 'Sheet4' in the workbook. sheet_2 = work_book_2.add_sheet('Sheet4') list = [ ['姓名', '年龄', '班级', '成绩'], ['张三', '20', '1210', '89'], ['李四', '21', '1211', '90'], ['王五', '22', '1212', '91'], ] for row_index in range(4): for col_index in range(4): sheet_2.write(row_index, col_index, list[row_index][col_index]) col_index += 1 row_index += 1 # Saving the workbook to the specified location. work_book_2.save('D:/test-data-work/test2.xls')
위 내용은 Python Excel 데이터 처리를 위해 xlrd/xlwt/xlutils 모듈을 사용하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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PHP는 주로 절차 적 프로그래밍이지만 객체 지향 프로그래밍 (OOP)도 지원합니다. Python은 OOP, 기능 및 절차 프로그래밍을 포함한 다양한 패러다임을 지원합니다. PHP는 웹 개발에 적합하며 Python은 데이터 분석 및 기계 학습과 같은 다양한 응용 프로그램에 적합합니다.

PHP는 웹 개발 및 빠른 프로토 타이핑에 적합하며 Python은 데이터 과학 및 기계 학습에 적합합니다. 1.PHP는 간단한 구문과 함께 동적 웹 개발에 사용되며 빠른 개발에 적합합니다. 2. Python은 간결한 구문을 가지고 있으며 여러 분야에 적합하며 강력한 라이브러리 생태계가 있습니다.

Sublime 텍스트로 Python 코드를 실행하려면 먼저 Python 플러그인을 설치 한 다음 .py 파일을 작성하고 코드를 작성한 다음 CTRL B를 눌러 코드를 실행하면 콘솔에 출력이 표시됩니다.

PHP는 1994 년에 시작되었으며 Rasmuslerdorf에 의해 개발되었습니다. 원래 웹 사이트 방문자를 추적하는 데 사용되었으며 점차 서버 측 스크립팅 언어로 진화했으며 웹 개발에 널리 사용되었습니다. Python은 1980 년대 후반 Guidovan Rossum에 의해 개발되었으며 1991 년에 처음 출시되었습니다. 코드 가독성과 단순성을 강조하며 과학 컴퓨팅, 데이터 분석 및 기타 분야에 적합합니다.

Python은 부드러운 학습 곡선과 간결한 구문으로 초보자에게 더 적합합니다. JavaScript는 가파른 학습 곡선과 유연한 구문으로 프론트 엔드 개발에 적합합니다. 1. Python Syntax는 직관적이며 데이터 과학 및 백엔드 개발에 적합합니다. 2. JavaScript는 유연하며 프론트 엔드 및 서버 측 프로그래밍에서 널리 사용됩니다.

Golang은 성능과 확장 성 측면에서 Python보다 낫습니다. 1) Golang의 컴파일 유형 특성과 효율적인 동시성 모델은 높은 동시성 시나리오에서 잘 수행합니다. 2) 해석 된 언어로서 파이썬은 천천히 실행되지만 Cython과 같은 도구를 통해 성능을 최적화 할 수 있습니다.

Visual Studio Code (VSCODE)에서 코드를 작성하는 것은 간단하고 사용하기 쉽습니다. vscode를 설치하고, 프로젝트를 만들고, 언어를 선택하고, 파일을 만들고, 코드를 작성하고, 저장하고 실행합니다. VSCODE의 장점에는 크로스 플랫폼, 무료 및 오픈 소스, 강력한 기능, 풍부한 확장 및 경량 및 빠른가 포함됩니다.

메모장에서 Python 코드를 실행하려면 Python 실행 파일 및 NPPEXEC 플러그인을 설치해야합니다. Python을 설치하고 경로를 추가 한 후 nppexec 플러그인의 명령 "Python"및 매개 변수 "{current_directory} {file_name}"을 구성하여 Notepad의 단축키 "F6"을 통해 Python 코드를 실행하십시오.
