python如何与excel结合
python与excel结合的方法:首先获取工作表的方法和属性,并创建或删除工作表;然后定位单元格并访问;最后使用函数【copy_worksheet】拷贝工作表即可。
python与excel结合的方法:
step1 使用load_workbook(r’xlsx文件路径‘)
>>> import openpyxl >>> wb = openpyxl.load_workbook(r'D:\PycharmProjects\requests\250.xlsx') >>> type(wb) <class 'openpyxl.workbook.workbook.Workbook'>
相关学习推荐:python视频教程
step2 获取工作表的方法和属性
get_sheet_names()或者sheetnames
>>> wb.get_sheet_names() ['Sheet'] >>> wb.sheetnames ['Sheet'] >>> ws = wb.get_sheet_by_name('Sheet') # 工作表对象
step3 创建和删除工作表
create_sheet 创建工作表
remove_sheet 删除工作表(删除工作表的对象)
>>> rnx = wb.create_sheet(index = 0,title = 'sheet1') >>> wb.get_sheet_names() ['sheet1', 'Sheet'] # 注意删除工作表时,要删除工作表的对象 ws = wb.get_sheet_by_name('工作表') >>> wb.remove_sheet(wb.get_sheet_by_name('sheet1')) >>> wb.sheetnames ['Sheet']
step4 定位单元格
row 行
column 列
coordinate 坐标
offset 偏移 offset(行偏移,列偏移)
>>> c = ws['A2'] >>> c.row 2 >>> c.column 'A' >>> c.coordinate 'A2' >>> d = c.offset(2,0) >>> d.value '这个杀手不太冷'
step5 ’AA‘是多少
openpyxl.cell.cell.get_column_letter()
openpyxl.cell.cell.column_index_from_string()
>>> openpyxl.cell.cell.get_column_letter(27) 'AA' >>> openpyxl.cell.cell.column_index_from_string('AA') 27
step6 访问多个单元格
先迭代行再去迭代列
>>> for each_movies in ws['A2':'B10']: # each_movies是一个元祖 for each_cell in each_movies: print(each_cell.value,end = ' ') print('\n') 肖申克的救赎 9.6 霸王别姬 9.6 这个杀手不太冷 9.4 阿甘正传 9.4 美丽人生 9.5 泰坦尼克号 9.3 千与千寻 9.3 辛德勒的名单 9.5 盗梦空间 9.3
>>> for each_rows in ws.rows: print(each_rows[1].value) 评分 9.6 9.6 9.4 9.4 .... 8.6
还可以指定迭代多少个
>>> for each_row in ws.iter_rows(min_row = 2,min_col = 1,max_row = 4,max_col = 2): print(each_row[0].value) 肖申克的救赎 霸王别姬 这个杀手不太冷
step7 拷贝工作表
copy_worksheet(工作表)
>>> new = wb.copy_worksheet(ws) >>> type(new) <class 'openpyxl.worksheet.worksheet.Worksheet'> >>> wb.save(r'D:\PycharmProjects\requests\250.xlsx') #注意先把原先打开的excel文件关闭再去运行代码
相关学习推荐:excel基础教程
Atas ialah kandungan terperinci python如何与excel结合. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



MySQL mempunyai versi komuniti percuma dan versi perusahaan berbayar. Versi komuniti boleh digunakan dan diubahsuai secara percuma, tetapi sokongannya terhad dan sesuai untuk aplikasi dengan keperluan kestabilan yang rendah dan keupayaan teknikal yang kuat. Edisi Enterprise menyediakan sokongan komersil yang komprehensif untuk aplikasi yang memerlukan pangkalan data yang stabil, boleh dipercayai, berprestasi tinggi dan bersedia membayar sokongan. Faktor yang dipertimbangkan apabila memilih versi termasuk kritikal aplikasi, belanjawan, dan kemahiran teknikal. Tidak ada pilihan yang sempurna, hanya pilihan yang paling sesuai, dan anda perlu memilih dengan teliti mengikut keadaan tertentu.

Hadidb: Pangkalan data Python yang ringan, tinggi, Hadidb (Hadidb) adalah pangkalan data ringan yang ditulis dalam Python, dengan tahap skalabilitas yang tinggi. Pasang HadIdb menggunakan pemasangan PIP: Pengurusan Pengguna PipInstallHadidB Buat Pengguna: CreateUser () Kaedah untuk membuat pengguna baru. Kaedah pengesahan () mengesahkan identiti pengguna. dariHadidb.OperationImportuserer_Obj = user ("admin", "admin") user_obj.

Tidak mustahil untuk melihat kata laluan MongoDB secara langsung melalui Navicat kerana ia disimpan sebagai nilai hash. Cara mendapatkan kata laluan yang hilang: 1. Tetapkan semula kata laluan; 2. Periksa fail konfigurasi (mungkin mengandungi nilai hash); 3. Semak Kod (boleh kata laluan Hardcode).

MySQL boleh berjalan tanpa sambungan rangkaian untuk penyimpanan dan pengurusan data asas. Walau bagaimanapun, sambungan rangkaian diperlukan untuk interaksi dengan sistem lain, akses jauh, atau menggunakan ciri -ciri canggih seperti replikasi dan clustering. Di samping itu, langkah -langkah keselamatan (seperti firewall), pengoptimuman prestasi (pilih sambungan rangkaian yang betul), dan sandaran data adalah penting untuk menyambung ke Internet.

MySQL Workbench boleh menyambung ke MariaDB, dengan syarat bahawa konfigurasi adalah betul. Mula -mula pilih "MariaDB" sebagai jenis penyambung. Dalam konfigurasi sambungan, tetapkan host, port, pengguna, kata laluan, dan pangkalan data dengan betul. Apabila menguji sambungan, periksa bahawa perkhidmatan MariaDB dimulakan, sama ada nama pengguna dan kata laluan betul, sama ada nombor port betul, sama ada firewall membenarkan sambungan, dan sama ada pangkalan data itu wujud. Dalam penggunaan lanjutan, gunakan teknologi penyatuan sambungan untuk mengoptimumkan prestasi. Kesilapan biasa termasuk kebenaran yang tidak mencukupi, masalah sambungan rangkaian, dan lain -lain. Apabila kesilapan debugging, dengan teliti menganalisis maklumat ralat dan gunakan alat penyahpepijatan. Mengoptimumkan konfigurasi rangkaian dapat meningkatkan prestasi

Panduan Pengoptimuman Prestasi Pangkalan Data MySQL Dalam aplikasi yang berintensifkan sumber, pangkalan data MySQL memainkan peranan penting dan bertanggungjawab untuk menguruskan urus niaga besar-besaran. Walau bagaimanapun, apabila skala aplikasi berkembang, kemunculan prestasi pangkalan data sering menjadi kekangan. Artikel ini akan meneroka satu siri strategi pengoptimuman prestasi MySQL yang berkesan untuk memastikan aplikasi anda tetap cekap dan responsif di bawah beban tinggi. Kami akan menggabungkan kes-kes sebenar untuk menerangkan teknologi utama yang mendalam seperti pengindeksan, pengoptimuman pertanyaan, reka bentuk pangkalan data dan caching. 1. Reka bentuk seni bina pangkalan data dan seni bina pangkalan data yang dioptimumkan adalah asas pengoptimuman prestasi MySQL. Berikut adalah beberapa prinsip teras: Memilih jenis data yang betul dan memilih jenis data terkecil yang memenuhi keperluan bukan sahaja dapat menjimatkan ruang penyimpanan, tetapi juga meningkatkan kelajuan pemprosesan data.

Sambungan MySQL mungkin disebabkan oleh sebab -sebab berikut: Perkhidmatan MySQL tidak dimulakan, firewall memintas sambungan, nombor port tidak betul, nama pengguna atau kata laluan tidak betul, alamat pendengaran di my.cnf dikonfigurasi dengan tidak wajar, dan lain -lain. Langkah -langkah penyelesaian masalah termasuk: 1. 2. Laraskan tetapan firewall untuk membolehkan MySQL mendengar port 3306; 3. Sahkan bahawa nombor port adalah konsisten dengan nombor port sebenar; 4. Periksa sama ada nama pengguna dan kata laluan betul; 5. Pastikan tetapan alamat mengikat di my.cnf betul.

Sebagai profesional data, anda perlu memproses sejumlah besar data dari pelbagai sumber. Ini boleh menimbulkan cabaran kepada pengurusan data dan analisis. Nasib baik, dua perkhidmatan AWS dapat membantu: AWS Glue dan Amazon Athena.
