Python은 xlrd 및 xlwt를 사용하여 Excel을 읽고, 쓰고, 서식을 지정합니다.
최근 파이썬을 사용하여 엑셀 테이블을 처리할 때 일부 문제가 발생하여 최종 구현 방법과 문제 해결 방법을 기록하려고 생각했습니다. 여러분의 편의를 위해 또는 필요할 때 모든 사람이 참조할 수 있도록 다음 기사에서는 Python의 xlrd 및 xlwt 사용에 대한 관련 정보를 주로 소개하여 Excel을 읽고 쓰고 서식을 지정합니다.
머리말
Python은 Excel을 동작시키기 위해 주로 xlrd와 xlwt 두 라이브러리를 사용합니다. 즉, xlrd는 Excel을 읽기 위한 라이브러리이고, xlwt는 쓰기를 위한 라이브러리입니다. 뛰어나다. 이 기사에서는 Excel을 읽고, 쓰고, 서식을 지정하기 위한 Python의 xlrd 및 xlwt 사용을 주로 소개합니다. 이제 자세한 구현 프로세스를 살펴보겠습니다.
스크립트에 # -*-coding:utf-8 -*- 표시
1. 양식의 각 행의 첫 번째 열입니다.
import xlrd, xlwt import os assert os.path.isfile('source_excel.xls'),"There is no timesheet exist. Exit..." book = xlrd.open_workbook('source_excel.xls') sheet=book.sheet_by_index(0) for rows in range(sheet.nrows): value = sheet.cell(rows,0).value
2. xlwt를 사용하여 원본 테이블에서 읽은 데이터를 새 테이블에 쓸 준비를 하고 행 너비를 설정합니다. 그리고 테이블의 형식. 2행 8열의 셀을 병합한 후 제목을 작성하고 앞서 정의한 title_style로 형식을 설정합니다.
write_merge를 사용합니다.
wbk = xlwt.Workbook(encoding='utf-8') sheet_w = wbk.add_sheet('write_after', cell_overwrite_ok=True) sheet_w.col(3).width = 5000 tittle_style = xlwt.easyxf('font: height 300, name SimSun, colour_index red, bold on; align: wrap on, vert centre, horiz center;') sheet_w.write_merge(0,2,0,8,u'这是标题',tittle_style)
3. 함수에서 전역 변수를 사용할 때는 전역 변수 추가에 주의하세요. 그렇지 않으면 UnboundLocalError:local variable'xxx' referenced before assignment.
check_num = 0 def check_data(sheet): global check_num check_num=check_num+1
4. 시트에서 읽은 원래 날짜 형식은 2014/4/10입니다. 처리 후에는 날짜만 유지되고 쉼표로 구분된 배열로 만들어져 새 Excel에 작성됩니다.
date_arr = [] date=sheet.cell(row,2).value.rsplit('/')[-1] if date not in date_arr: date_arr.append(date) sheet_w.write_merge(row2,row2,6,6,date_num, normal_style) sheet_w.write_merge(row2,row2,7,7,','.join(date_arr), normal_style)
5. 엑셀에서 읽어온 날짜 형식이 xldate인 경우 xlrd의 xldate_as_tuple을 사용하여 날짜 형식으로 처리해야 합니다. 먼저 작업을 시작하기 전에 테이블의 ctype이 실제로 xldate인지 확인하십시오. 그렇지 않으면 오류가 보고됩니다. 그런 다음 strftime을 사용하여 날짜 형식을 문자열로 변환할 수 있습니다. 예: date.strftime("%Y-%m-%d-%H")
from datetime import date,datetime from xlrd import xldate_as_tuple if (sheet.cell(rows,3).ctype == 3): num=num+1 date_value = xldate_as_tuple(sheet.cell_value(rows,3),book.datemode) date_tmp = date(*date_value[:3]).strftime("%d")
6. 마지막으로 새로 작성된 테이블을 저장합니다.
wbk.save('new_excel.xls')
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Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 작업에 적합한 반면 C는 시스템 프로그래밍, 게임 개발 및 임베디드 시스템에 적합합니다. Python은 단순성과 강력한 생태계로 유명하며 C는 고성능 및 기본 제어 기능으로 유명합니다.

2 시간 이내에 Python의 기본 프로그래밍 개념과 기술을 배울 수 있습니다. 1. 변수 및 데이터 유형을 배우기, 2. 마스터 제어 흐름 (조건부 명세서 및 루프), 3. 기능의 정의 및 사용을 이해하십시오. 4. 간단한 예제 및 코드 스 니펫을 통해 Python 프로그래밍을 신속하게 시작하십시오.

Python은 게임 및 GUI 개발에서 탁월합니다. 1) 게임 개발은 Pygame을 사용하여 드로잉, 오디오 및 기타 기능을 제공하며 2D 게임을 만드는 데 적합합니다. 2) GUI 개발은 Tkinter 또는 PYQT를 선택할 수 있습니다. Tkinter는 간단하고 사용하기 쉽고 PYQT는 풍부한 기능을 가지고 있으며 전문 개발에 적합합니다.

2 시간 이내에 파이썬의 기본 사항을 배울 수 있습니다. 1. 변수 및 데이터 유형을 배우십시오. 이를 통해 간단한 파이썬 프로그램 작성을 시작하는 데 도움이됩니다.

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 웹 개발, 데이터 과학, 기계 학습, 자동화 및 스크립팅 분야에서 널리 사용됩니다. 1) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 개발 프로세스를 단순화합니다. 2) 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 Numpy, Pandas, Scikit-Learn 및 Tensorflow 라이브러리는 강력한 지원을 제공합니다. 3) 자동화 및 스크립팅 측면에서 Python은 자동화 된 테스트 및 시스템 관리와 같은 작업에 적합합니다.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.
