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Python에서 Excel 파일의 데이터를 읽는 방법

Python은 pandas 또는 xlrd 라이브러리를 사용하여 Excel 데이터를 읽을 수 있습니다. Python에 대해 더 알고 싶다면 이 주제 아래의 기사를 읽어보세요.

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Python에서 Excel 파일의 데이터를 읽는 방법

Python을 사용하여 Excel 파일 데이터를 읽는 6단계는 다음과 같습니다. 타사 라이브러리(예: OpenPyXL 또는 xlrd)를 설치합니다. 라이브러리를 가져옵니다. 엑셀 파일을 엽니다. 워크시트 개체를 가져옵니다. 셀 데이터를 읽습니다. 워크시트를 반복하여 모든 셀의 데이터를 읽습니다.

Mar 29, 2024 am 06:57 AM

Python은 Pandas 또는 xlrd 라이브러리를 사용하여 Excel 데이터를 읽을 수 있습니다. Pandas 방법: 1. Pandas를 가져옵니다. 2. Excel 파일을 읽습니다. 3. 데이터를 봅니다. xlrd 방법: 1. xlrd를 가져옵니다. 2. Excel 파일을 엽니다. 3. 워크시트를 가져옵니다. 4. 행과 열을 탐색하여 값을 가져옵니다. 다른 라이브러리에는 OpenPyXL, XlsxWriter 및 PyExcelerate가 포함되어 있으며 특정 요구 사항에 따라 올바른 라이브러리를 선택합니다.

Mar 29, 2024 am 06:51 AM

Python에서 Excel 데이터를 읽는 방법

Python에서 Excel 데이터를 읽는 방법은 무엇입니까? Pandas 라이브러리의 read_excel() 함수를 사용하면 Excel 데이터를 쉽게 읽을 수 있습니다. Pandas 라이브러리 가져오기: pandas로 가져오기 read_excel() 함수를 사용하여 Excel 파일을 읽습니다. data = pd.read_excel('path/to/file . xlsx') 특정 워크시트를 읽으려면 data = pd.read_excel('path/to/file.xlsx', sheet_name='Sheet1') 을 사용하여 특정 워크시트를 읽으십시오.

Mar 28, 2024 pm 10:45 PM

Python에서 Excel의 값을 읽는 방법

xlrd 라이브러리를 사용하세요. Python은 Excel을 작동하기 위해 주로 xlrd와 xlwt 두 라이브러리를 사용합니다. 즉, xlrd는 Excel을 읽는 데 사용됩니다. Excel 워크시트가 숫자 값으로 가득 찬 경우 xlrd.open_workbook() 메서드와 .sheet_by_name() 메서드를 직접 사용하여 데이터를 읽을 수 있습니다.

Jul 01, 2019 am 10:34 AM

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Python에서 Excel 테이블을 읽는 방법

Python 타사 라이브러리 openpyxl을 사용하여 Python을 사용하여 Excel을 읽습니다. openpyxl에는 통합 문서, 시트, 셀이라는 세 가지 개념이 있습니다. 통합 문서는 Excel 파일을 엽니다. 시트는 워크시트입니다.

Jun 22, 2019 pm 02:03 PM

Python에서 폴더의 내용을 읽는 방법

수행해야 할 작업은 세 단계로 나뉩니다. 1. 지정된 디렉터리의 모든 파일을 읽습니다. 2. 파일을 읽고 필요한 내용을 정규식과 일치시킨 다음 파일 이름을 가져옵니다.<br>< br> java에 비해 예를 들어 Python으로 작성하면 약 20줄 정도 적은 코드를 작성할 수 있어 생산 효율성이 크게 향상됩니다.

Jul 03, 2019 am 09:50 AM

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파이썬에서 txt를 읽는 방법

Python에서 txt를 읽는 방법: 먼저 txt 파일을 문자열로 읽은 다음 전체 파일을 한 줄씩 읽을 수도 있습니다. 코드는 import numpy as np data = np.loadtxt(입니다. "data.txt").

Jul 03, 2019 am 10:23 AM

Python에서 Excel 파일을 읽는 방법

Python에서 Excel 파일을 읽는 방법: 먼저 dos 명령 창을 열고 두 개의 필수 라이브러리를 설치한 다음 Excel을 준비하고 pycharm을 열고 새 excel.py 파일을 만든 다음 "cell(row,col).value" 코드를 사용합니다. " "특정 Excel 값을 얻으세요.

Oct 29, 2019 am 11:22 AM

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