Premièrement, le premier mot

Python peut facilement gérer Excel. Cet article introduit principalement des packages XLRD et en lisant efficacement des packages Excel.

Comprend principalement le nom de la feuille de calcul, l'index de nom de travail, la visualisation du contenu de la cellule et la récupération du type de données de contenu cellulaire (CTYPE: 0 vierge, 1 chaîne, 2 numéros, 3 jours, 3 jours, 4 Boolean 5 erreurs)

Fonctionnement de base XLRD

Entrer XLRD Entrez Panda en tant que PD

En entrant dans la forme de NP

Chemin = R "C: usersAdministrationStesktopexdemobook.xlsm"

xlsx = xlrd.open_workbook)

### Voir tous les noms de site Web

all_shtnames = xlsx.sheet_names ()

### Selon le catalogue d'index de feuille de calcul

pieds1 = xlsx.sheet () [0] [0]

Out

1]: "Accueil"

### dans l'index ou le destinataire de la pagePage

TAPE2 = XLSX. Feuille_by_index (1)

Imprimer (feuille2.Name + "+ STR (feuille2.nrows) +" + "str (feuille2.cols))

:" N1 21 3 "

Feuille3 = xlsx.sheet_by_name ("N2")

Imprimer la feuille3.Name + "+ STR (feuille3.Nrors) +" + STR (feuille3.Cols
# Voir Spreadshore of Page2, La ligne entière, une seule valeur cellulaire (index à partir de 0)

(4) (4) Vue Numéro 5- Données de ligne
Stade1_ncol3 = feuille2.col_values ( 2) # Voir la troisième colonne Data

Cell11 = Sheet2.Cell (0, 0) .Value ###. Codage "UTF-8")

Cell12 = Feuille2. Cell_Value (0, 1) ###. Cryptage ("UTF-8")

Cell13 = feuille2.row (0) [2 ]value # Voir les données de String 3 String 1

] ### Obtenir le type de données du contenu de la cellule
### Description: CYPE: 0 Blank, 1 chaîne, 2 numéros, 3 jours, 4 Boolean, 5 erreurs

pieds1.cell (0, 0) .ctype # chapitre 1 ligne 1: La classe est une chaîne de chaîne
pieds1.cell 1, 1) .ctype # Chapitre 2 lignes 2: Type de chaîne
(1, 2) .ctype # Chapitre 2:

Règles de fusion (n1.xlsx ...n10.xlsx)

# Configuration requise: 1) Combinez 10 livres de travail, nom de table régulier (n1.xlsx, n2.xlsx.. n10.xlsx)

Entrez XLRD
#from OpenPyXL Entrez le classeur
Entrez le panda comme pD
pour i à portée de distance (1, 11):
WK_N = chemin + "N" + STR (I) + ".xlsx"
xlsx = xlrd.open_workbookbook (wk_n)

sht1 = xlsx.sheet_by_index (0) # # premier tableur

nrow = sht1.nrows

Titre = sht1.wil_values (0) # Voir le premier flux de données

pour J dans la plage (1, NROW):

Appendez des données (sht1.row_values (J) )

Contenu = pd.dataframe (malMatériau)

Content.Columns = Titre

# Ecrire un fichier CSV

# Content.To_csv (chemin + "py_union.csv", sep = "," Header = TRUE , index = faux)

# 写 e

TO_EXCEL (PATH + "PY_UNION.XLSX", Header = TRUE Index = False

[Beijing. XLSX, Shanghai) .xlsx ... Zhengzhou .xlsx)

# Exigences: 1) Fusionner 10 classeurs, Nom de la table Non Stable (Beijing .xlsx, Shanghai .xlsx ..xlsx. Trinh Chau .xlsx)
Entrez OS

Panda comme PD

. . ] # Obtenir tous les chemins de classeur doivent être consolidés, créer une liste def fichier_name: Liste = pour les fichiers dans os.listdir (FILe_dir): Si OS.Path.splitext (Fichier) [1] = = = = ".xlsx": Liste.Append liste Rexoay WKS = Nom de fichier (chemin) DATA = DATA = DATA = DATA = [] # Définir une liste blanche Pour i dans la plage (laine (WKS)): Lis_xlsx = xlrd.open_workbook (chemin + "+ WKS [I] Stade1 = Reed_xlsx.sheet () [0] # 0 查看 NROW = Sheet1.Nrows Titre = feuille1.row_values (0) # Voir la ligne de ligne 1 pour J à portée 1, nrow): #Brown in ] Data.append (feuille1.row_values (j] Contenu = PD.Dataframe # Modifier le titre # 写 # 写 写 # content.to_csv (chemin + py_union. Xlsx ", sep =", ", en-tête = true, index = false # 写 e content.to_excel (chemin +" py_union2.xlsx ", en-tête = trUe, index = faux) mardi, Résumé Cet article utilise principalement XLRD pour combiner des classeurs Excel.Lorsque vous travaillez lorsque le titre est régulier, nous utilisons le chemin de la méthode patchwork.Lorsque le nom du classeur n'est pas régulier, nous utilisons la méthode du dossier traversant et ensuite légalement.