Python で xls/xlsx ファイルにアクセスするいくつかの方法のまとめ
这篇文章主要介绍了关于Python学习_几种存取xls/xlsx文件的方法总结,有着一定的参考价值,现在分享给大家,有需要的朋友可以参考一下
想在深度学习程序运行时动态存下来一些参数。
存成Excel文件查看方便,就查了几种方法,做个测试。因为我平常也不怎么用 Excel,简单的存取数据就够了。
xlwt/xlrd库 存Excel文件:(如果存储数据中有字符,那么写法还有点小小的变化)
import xlwt workbook = xlwt.Workbook(encoding='utf-8') booksheet = workbook.add_sheet('Sheet 1', cell_overwrite_ok=True) #存第一行cell(1,1)和cell(1,2) booksheet.write(0,0,34) booksheet.write(0,1,38) #存第二行cell(2,1)和cell(2,2) booksheet.write(1,0,36) booksheet.write(1,1,39) #存一行数据 rowdata = [43,56] for i in range(len(rowdata)): booksheet.write(2,i,rowdata[i]) workbook.save('test_xlwt.xls')
读Excel文件:(同样是对于数值类型数据)
import xlrd workbook = xlrd.open_workbook('D:\\Py_exercise\\test_xlwt.xls') print(workbook.sheet_names()) #查看所有sheet booksheet = workbook.sheet_by_index(0) #用索引取第一个sheet booksheet = workbook.sheet_by_name('Sheet 1') #或用名称取sheet #读单元格数据 cell_11 = booksheet.cell_value(0,0) cell_21 = booksheet.cell_value(1,0) #读一行数据 row_3 = booksheet.row_values(2) print(cell_11, cell_21, row_3) >>>34.0 36.0 [43.0, 56.0]
openpyxl 库 存Excel文件:
from openpyxl import Workbook workbook = Workbook() booksheet = workbook.active #获取当前活跃的sheet,默认是第一个sheet #存第一行单元格cell(1,1) booksheet.cell(1,1).value = 6 #这个方法索引从1开始 booksheet.cell("B1").value = 7 #存一行数据 booksheet.append([11,87]) workbook.save("test_openpyxl.xlsx")
读Excel文件:
from openpyxl import load_workbook workbook = load_workbook('D:\\Py_exercise\\test_openpyxl.xlsx') #booksheet = workbook.active #获取当前活跃的sheet,默认是第一个sheet sheets = workbook.get_sheet_names() #从名称获取sheet booksheet = workbook.get_sheet_by_name(sheets[0]) rows = booksheet.rows columns = booksheet.columns #迭代所有的行 for row in rows: line = [col.value for col in row] #通过坐标读取值 cell_11 = booksheet.cell('A1').value cell_11 = booksheet.cell(row=1, column=1).value
原理上其实都一样,就写法上有些差别。
其实如果对存储格式没有要求的话,我觉得存成 csv文件 也挺好的:
import pandas as pd csv_mat = np.empty((0,2),float) csv_mat = np.append(csv_mat, [[43,55]], axis=0) csv_mat = np.append(csv_mat, [[65,67]], axis=0) csv_pd = pd.DataFrame(csv_mat) csv_pd.to_csv("test_pd.csv", sep=',', header=False, index=False)
因为它读起来非常简单:
import pandas as pd filename = "D:\\Py_exercise\\test_pd.csv" csv_data = pd.read_csv(filename, header=None) csv_data = np.array(csv_data, dtype=float)
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以上がPython で xls/xlsx ファイルにアクセスするいくつかの方法のまとめの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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MySQLは、基本的なデータストレージと管理のためにネットワーク接続なしで実行できます。ただし、他のシステムとのやり取り、リモートアクセス、または複製やクラスタリングなどの高度な機能を使用するには、ネットワーク接続が必要です。さらに、セキュリティ対策(ファイアウォールなど)、パフォーマンスの最適化(適切なネットワーク接続を選択)、およびデータバックアップは、インターネットに接続するために重要です。

MySQLデータベースパフォーマンス最適化ガイドリソース集約型アプリケーションでは、MySQLデータベースが重要な役割を果たし、大規模なトランザクションの管理を担当しています。ただし、アプリケーションのスケールが拡大すると、データベースパフォーマンスのボトルネックが制約になることがよくあります。この記事では、一連の効果的なMySQLパフォーマンス最適化戦略を検討して、アプリケーションが高負荷の下で効率的で応答性の高いままであることを保証します。実際のケースを組み合わせて、インデックス作成、クエリ最適化、データベース設計、キャッシュなどの詳細な主要なテクノロジーを説明します。 1.データベースアーキテクチャの設計と最適化されたデータベースアーキテクチャは、MySQLパフォーマンスの最適化の基礎です。いくつかのコア原則は次のとおりです。適切なデータ型を選択し、ニーズを満たす最小のデータ型を選択すると、ストレージスペースを節約するだけでなく、データ処理速度を向上させることもできます。

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