Tấm xlrd theo tên

Đây là thư viện Python để xử lý tệp Excel, không yêu cầu phải chạy trên môi trường Windows, có thể sử dụng cả với Python 2 & 3

Python library to handle file Excel

openpyxl

Thư viện được xuất đề cho việc đọc file Excel 2010 (xlsx)

  • Tải xuống. http. //pypi. con trăn. org/pypi/openpyxl
  • Tài liệu. https. //openpyxl. đọcthedocs. tổ chức/
  • Cai Xô nhỏ. https. //cai Xô nhỏ. org/openpyxl/openpyxl

xlsxwriter

Thư viện để ghi dữ liệu, định dạng, tạo bảng biểu cho Excel 2010 (xlsx)

  • Tải xuống. https. //pypi. con trăn. org/pypi/XlsxWriter
  • Tài liệu. https. //xlsxwriter. đọcthedocs. tổ chức/
  • GitHub. https. //github. com/jmcnamara/XlsxWriter

xlrd

Read library, write file excel with old format (xls)

  • Tải xuống. http. //pypi. con trăn. tổ chức/pypi/xlrd
  • Tài liệu. http. //xlrd. đọcthedocs. io/vi/mới nhất/
  • GitHub. https. //github. com/python-excel/xlrd

xlwt

Read library, write file excel with old format (xls)

  • Tải xuống. http. //pypi. con trăn. org/pypi/xlwt
  • Tài liệu. http. //xlwt. đọcthedocs. io/vi/mới nhất/
  • ví dụ. https. //github. com/python-excel/xlwt/tree/master/ví dụ
  • GitHub. https. //github. com/python-excel/xlwt

xlutils

Thư viện tổng hợp cả xlrd, openpyxl và xlwt, để xử lý sao chép và chỉnh sửa tệp excel

  • Tải xuống. http. //pypi. con trăn. org/pypi/xlutils
  • Tài liệu. http. //xlutils. đọcthedocs. io/vi/mới nhất/
  • GitHub. https. //github. com/python-excel/xlutils

Pandas là gì?

Pandas là một thư viện mã nguồn mở, được cấp phép BSD cung cấp các cấu trúc dữ liệu và các công cụ phân tích dữ liệu có hiệu suất cao, dễ sử dụng cho ngôn ngữ lập trình Python. Nó hỗ trợ đọc các định dạng tập tin. CSV, MS Excel, HTML, SQL,…

  • Trang chủ. https. //gấu trúc. pydata. tổ chức/
  • Github. https. //github. com/gấu trúc-dev/gấu trúc
  • Tài liệu. http. //gấu trúc. pydata. org/pandas-docs/ổn định/

Đối với Excel, Pandas sử dụng phân tích các thư viện xlrd, openpyxl, xlsxwriter và xlwt (Mặc định là xlrd). Nếu sử dụng thư viện nào thì bạn phải cài đặt thư viện đó, tất nhiên là cài đặt thông tin qua công cụ quản lý pip3 của Python 3

Cài đặt thư viện Pandas

Sử dụng công cụ quản lý pip3 để cài đặt Pandas

pip3 install pandas

Vì mặc định Pandas sử dụng thư viện đọc Excel là xlrd nên chúng ta cần cài đặt thêm xlrd

pip3 install xlrd

Hiện tại, phiên bản mới nhất của xlrd đã không còn hỗ trợ định dạng dang tệp xlsx, nếu bạn muốn sử dụng thì hãy cài đặt phiên bản thấp hơn là 1. 2. 0

Tôi chưa quen với Python, đang cố gắng tìm cách đặt tên động cho các tệp đã xuất. Ngay bây giờ, tôi đang xuất tệp XLSX theo cách truyền thống

Nội dung chính Hiển thị

  • Chương 4. Làm việc với các tệp ExcelLàm việc với các tệp Excel
  • Cài đặt các gói Python
  • Phân chia file excel
  • Bắt đầu với cú pháp phân tích
  • BẢNG XÁC SUẤT
  • Làm cách nào để tiết kiệm điện giá trị trong Excel bằng Python?
  • Làm thế nào để bạn gửi tệp excel đến đường dẫn trong Python?
  • Bạn có thể viết cho một tệp excel trong Python không?
  • Tệp Excel trong Python là gì?

data_subset. to_csv('Đích/hiện_tiến. csv')

Tôi có một chuỗi có tên là 'user_name' và bộ dữ liệu kết quả cho mỗi người dùng được xuất thành một tệp excel có tên là urch_ process. Thay vì tên hiện tại tại_ process, tôi muốn đổi tên tệp theo cách linh hoạt bằng chuỗi user_name

Không giới hạn, đối với một user_name đã chọn 'Matt', tôi muốn tệp xuất ra được đặt tên là matt. csv. Cảm ơn

Hỏi ngày 19 tháng 9 năm 2016 lúc 7. 07 19 Tháng chín 2016 lúc 7. 07

Tấm xlrd theo tên

Kaushkaush Kaush

551 Huy hiệu bạc5 Huy hiệu đồng1 huy hiệu bạc5 huy hiệu đồng

1

You can't use

pip install xlrd
4 cho điều đó.
name = 'Matt'
with open(name + '.txt', 'w') as f:
    f.write('test')

Cùng với một bạn có thể sử dụng với

pip install xlrd
5 nhưng bạn sẽ sử dụng nó hơi khác, nhưng quá trình kết nối giống nhau. Vui lòng cho tôi biết nếu bạn muốn tiếp tục chính xác với ___25

Đã trả lời ngày 19 tháng 9 năm 2016 lúc 7. 13 19 Tháng chín 2016 lúc 7. 13

Jeriljeril Jeril

7. 1353 Huy hiệu vàng51 Huy hiệu bạc67 Huy hiệu Đồng3 huy hiệu vàng51 huy hiệu bạc67 huy hiệu đồng

Đây là giải pháp

inv.name = 'Rem_inv'

dataframe_list = [inv]
for dataframe in dataframe_list:
    dataframe.to_csv(df.name + '.csv') 

Đã trả ngày 30 tháng 3 năm 2017 lúc 7. 49 30 tháng 3 năm 2017 lúc 7. 49

Kaushkaush Kaush

551 Huy hiệu bạc5 Huy hiệu đồng1 huy hiệu bạc5 huy hiệu đồng

Tôi có kế hoạch chạy một vòng lặp For và tạo một tệp mới cho từng bộ lọc vòng lặp khác nhau của Pandas DF. Tôi dường như không thể tìm ra cách sử dụng một biến tên để tạo công việc. Tôi đã thử thêm một r ở phía trước str (đường dẫn), được sử dụng "\\" và "/" trong đường dẫn tệp. Bất kỳ trợ giúp nào ở đây sẽ được đánh giá rất nhiều. Tôi không gặp lỗi cú pháp, mà là việc làm của sổ không được tạo ra. Tôi đã kiểm tra đường dẫn và nó có vẻ ổn, tôi không tin xlsxwriter nhận ra nó là một con đường

import pandas as pd
import xlsxwriter

df = pd.read_excel (r'C:\Users\Nick\Downloads\Trade Blotter_20191028.xlsx', skiprows=1) 
booklist = df['Book'].unique()
book = 'xxxxxxx'
filename = str(book) + '_20191028.xlsx'
path = 'C:/Users/Nick/Documents/'+ str(filename)

filtereddf = df[df['Book'].isin([book])]
filtereddf = filtereddf.dropna(thresh=1)


workbook = xlsxwriter.Workbook(str(path))
worksheet = workbook.add_worksheet("Blotter")
workbook.close

print(path)

print(booklist)
print (filtereddf)

Chương 4. Làm việc với các tệp ExcelLàm việc với các tệp Excel

Không giống như dữ liệu của chương trình trước, không phải tất cả dữ liệu trong chương trình này và chương trình sau sẽ dễ dàng nhập vào Python mà không cần một chút công việc. Điều này là làm cho một số định dạng dữ liệu được tạo ra để có thể đọc được trên máy, trong khi các định dạng khác, chẳng hạn như các định dạng mà chúng tôi sẽ xem xét tiếp theo, có nghĩa là được tương tác với các định dạng đó. . Trong chương trình này và tiếp theo, chúng tôi sẽ xem xét hai loại tệp ví dụ Tệp Excel và PDFS và cung cấp một số hướng dẫn chung để thực hiện theo nếu bạn gặp phải một loại tệp khác

Cho đến nay trong cuốn sách này, các giải pháp mà bạn đã học về việc nhập dữ liệu là khá tiêu chuẩn. Trong chương trình này, chúng tôi sẽ bắt đầu tìm hiểu về các quá trình sẽ thay đổi rất nhiều mỗi khi bạn thực hiện chúng. Mặc dù các quy định khó khăn hơn, mục tiêu cuối cùng vẫn giống nhau. trích xuất các thông tin hữu ích và đưa nó vào một định dạng có thể sử dụng trong Python

Các ví dụ chúng tôi sử dụng trong chương trình này và tiếp theo bao gồm dữ liệu từ báo cáo UNICEF 2014 2014 về tình trạng của trẻ em thế giới. Dữ liệu có sẵn ở định dạng PDF và Excel

Khi bạn phải trích xuất dữ liệu từ các tệp ở định dạng khó khăn hơn này, bạn có thể nghĩ rằng có ai đó ghét bạn, vì nó có thể gây đau đớn. Chúng tôi chắc chắn với bạn trong hầu hết các trường hợp, người đã tạo tệp với dữ liệu bên trong chỉ đơn giản là không xác định tầm quan trọng của việc phát triển hành động của nó ở định dạng có thể đọc được bằng máy

Cài đặt các gói Python

Trước khi chúng ta có thể tiếp tục, chúng ta cần tìm hiểu cách cài đặt các gói Python bên ngoài (hoặc thư viện). Cho đến thời điểm này, chúng tôi đã sử dụng các thư viện Python đạt tiêu chuẩn với Python khi bạn cài đặt nó. You have memory input the packages

pip install xlrd
7 và
pip install xlrd
8 trong Chương & NBSP;

Python đi kèm với một tập hợp các thư viện được sử dụng phổ biến. Bởi vì nhiều thư viện phục vụ một mục đích thích hợp, bạn phải cài đặt chúng một cách rõ ràng. Điều này là do máy tính của bạn không bị lung lay với mỗi thư viện Python có sẵn

Các gói Python được thu thập trong một thư mục trực tuyến có tên PYPI, nơi lưu trữ các gói cùng với siêu dữ liệu của chúng và bất kỳ tài liệu nào

Trong chương trình này, chúng tôi đang xem xét các tập tin Excel. Nếu bạn truy cập PYPI trong trình duyệt của mình, bạn có thể tìm kiếm các thư viện liên quan đến Excel và xem danh sách kết quả của gói phù hợp mà bạn có thể tải xuống. Đây là một cách để khám phá gói nào bạn nên sử dụng

Chúng tôi sẽ sử dụng PIP từ thời điểm này để cài đặt các gói. Có nhiều cách để cài đặt PIP, và bạn nên làm như vậy trong Chương & nbsp;

Đầu tiên, chúng tôi sẽ đánh giá dữ liệu Excel. Vui lòng cài đặt gói để thực hiện điều đó. Để cài đặt gói, chúng tôi sử dụng PIP theo cách sau

pip install xlrd

Để xóa gói, chúng tôi sẽ chạy lệnh

pip3 install xlrd
10.
pip3 install xlrd
1

Vui lòng thử cài đặt, gỡ cài đặt và sau đó cài đặt lại

pip install xlrd
9. Thật tốt khi được xử lý các lệnh
pip3 install xlrd
12, bởi vì bạn sẽ sử dụng chúng trong suốt cuốn sách này và sự nghiệp gây tranh cãi dữ liệu của bạn

Tại sao chúng tôi chọn

pip install xlrd
9 khi có nhiều gói có thể? . Có nhiều cách khác nhau để đi về lựa chọn của bạn. Don Tiết lo lắng về việc cố gắng tìm ra thư viện phù hợp là gì. Khi bạn đang hoàn thiện các kỹ năng của mình và bạn thấy một số tùy chọn, hãy sử dụng thư viện có ý nghĩa với bạn

Điều đầu tiên chúng tôi đặt đề xuất là tìm kiếm trên web để xem thư viện của bất kỳ người nào khác đề xuất. Nếu bạn tìm kiếm phân tích cú pháp excel bằng cách sử dụng python, bạn sẽ tìm thấy các thư viện bề mặt

pip install xlrd
9 ở đầu kết quả tìm kiếm

Tuy nhiên, câu trả lời không phải lúc nào cũng rõ ràng. Trọng Chương & NBSP;

Phân chia file excel

Đôi khi, cách dễ nhất để trích xuất dữ liệu từ một tờ Excel là tìm cách tốt hơn để lấy dữ liệu. Có những lúc phân tích cú pháp không phải là câu trả lời. Trước khi bạn bắt đầu phân tích cú pháp, hãy tự hỏi mình những câu hỏi sau

  • Bạn đã cố gắng tìm dữ liệu ở định dạng khác chưa?

  • Bạn đã cố gắng sử dụng điện thoại di động để tìm hiểu xem dữ liệu có sẵn ở định dạng khác không?

  • Bạn đã thử xuất các tab hoặc tab vào biểu mẫu CSV từ Excel (hoặc đầu đọc tài liệu của bạn) chưa?

Nếu bạn đã hết các tùy chọn này và bạn vẫn không có dữ liệu cần thiết, bạn sẽ cần sử dụng Python để phân tích tệp Excel của bạn

Bắt đầu với cú pháp phân tích

Thư viện chúng tôi xác định các tệp excel phân tích cú pháp là

pip install xlrd
9. Thư viện này là một phần của chuỗi thư viện để làm việc với các tệp Excel trong Python

Có ba thư viện chính để xử lý các tệp Excel

pip install xlrd
9

Đọc các tập tin Excel

pip3 install xlrd
17

Ghi và định dạng tệp excel

pip3 install xlrd
18

Một bộ công cụ cho các hoạt động nâng cao hơn trong Excel (yêu cầu

pip install xlrd
9 và
pip3 install xlrd
17)

Bạn phải cài đặt từng loại riêng nếu bạn muốn sử dụng chúng;

pip install xlrd
9. Bởi vì chúng tôi muốn đọc các tệp Excel vào Python, bạn cần chắc chắn rằng bạn đã cài đặt
pip install xlrd
9 trước khi tiếp tục.
pip install xlrd

Thiết lập môi trường làm việc của bạn cho tệp excel này bằng cách thực hiện như sau (hoặc một cái gì đó giống như nó, tùy thuộc vào hệ thống tổ chức của bạn)

  1. Tạo một thư mục cho công việc excel của bạn

  2. Tạo một tệp python mới có tên parse_excel. py và đặt nó vào thư mục bạn đã tạo

  3. Đặt tệp excel từ kho lưu trữ có tên là SOWC 2014 Stat Table_Table 9. xlsx trong cùng một thư mục

Từ thư mục này, hãy nhập lệnh sau vào thiết bị đầu cuối của bạn để chạy tập lệnh từ dòng lệnh

pip install xlrd
4

Đến cuối chương trình này, chúng tôi sẽ viết một kịch bản để phân tích dữ liệu hôn nhân và lao động trẻ em được lưu trữ trong tệp Excel này

Để bắt đầu kịch bản của chúng tôi, chúng tôi cần nhập

pip install xlrd
9 và mở cửa sổ làm việc của Excel của tôi bằng Python. Chúng tôi lưu trữ các tệp đã mở trong biến_______24.
pip install xlrd
7

Không giống như CSV, Sách Excel có thể có nhiều tab hoặc tờ. Để nhận được dữ liệu của chúng tôi, chúng tôi sẽ chỉ Rút ra trang tính với dữ liệu chúng tôi muốn

Nếu bạn có một vài tờ, bạn chỉ có thể đoán được số lượng thôi, nhưng điều đó đã đạt được thành công nếu bạn có nhiều tờ. Vì vậy, bạn nên biết về lệnh. sheet_by_name (________ 55), trong đó

pip install xlrd
5 là tên của trang tính bạn muốn truy cập

Please to check the name of theờ chúng ta có

pip install xlrd
9

Tôi mà chúng tôi đang tìm kiếm là

pip install xlrd
7. Vì vậy, hãy để Lừa đặt nó vào kịch bản của chúng tôi.
pip install xlrd
1

If you run the code, it will exit with an error cung cấp cho bạn thông tin sau. thông tin .

inv.name = 'Rem_inv'

dataframe_list = [inv]
for dataframe in dataframe_list:
    dataframe.to_csv(df.name + '.csv') 
0

Tại thời điểm này, bạn có thể thực hiện sự cố. Vấn đề nằm ở sự khác biệt giữa những gì chúng ta thấy và những gì thực sự tồn tại

Nếu bạn mở cửa sổ làm việc Excel của mình và chọn tên của tờ giấy bằng cách nhấp đúp vào nó, bạn sẽ thấy rằng có thêm một khoảng trống ở cuối. Khoảng thời gian này không thể nhìn thấy đối tượng người dùng trong quá trình duyệt. Trọng Chương & NBSP; . Hiện tại, hãy cập nhật mã của bạn để phản ánh không gian

Change this line

inv.name = 'Rem_inv'

dataframe_list = [inv]
for dataframe in dataframe_list:
    dataframe.to_csv(df.name + '.csv') 
1

with this thing

inv.name = 'Rem_inv'

dataframe_list = [inv]
for dataframe in dataframe_list:
    dataframe.to_csv(df.name + '.csv') 
2

Bây giờ, nếu chúng ta chạy kịch bản của chúng ta, thì nó sẽ hoạt động. Bạn sẽ thấy đầu ra tương tự như thế này

inv.name = 'Rem_inv'

dataframe_list = [inv]
for dataframe in dataframe_list:
    dataframe.to_csv(df.name + '.csv') 
3

Hãy khám phá những gì chúng ta có thể làm với một tờ giấy. Thêm phần sau khi bạn gán biến

pip install xlrd
8 and run back your file command.
inv.name = 'Rem_inv'

dataframe_list = [inv]
for dataframe in dataframe_list:
    dataframe.to_csv(df.name + '.csv') 
4

Trong danh sách trả lại, bạn sẽ thấy một phương thức gọi là

pip install xlrd
9. Chúng tôi sẽ sử dụng phương pháp này để lặp lại trên tất cả các hàng hóa. Nếu chúng tôi viết_______240, tổng số hàng sẽ được trả lại

Please try now now

inv.name = 'Rem_inv'

dataframe_list = [inv]
for dataframe in dataframe_list:
    dataframe.to_csv(df.name + '.csv') 
5

You should get back

pip install xlrd
41. Chúng ta cần lặp lại trên mỗi hàng, điều đó có nghĩa là chúng ta cần một vòng
pip install xlrd
42. Như chúng tôi đã biết trong cách làm thế nào để nhập dữ liệu CSV,
pip install xlrd
42 lặp lại các mục trong danh sách, vì vậy chúng tôi cần biến
pip install xlrd
41 thành một danh sách mà chúng tôi có thể lặp lại hơn 303 lần. Để làm điều này, chúng tôi sẽ sử dụng hàm
pip install xlrd
45

Với chức năng bổ sung chức năng

pip install xlrd
45, chúng tôi có thể chuyển đổi_______241 thành một vòng lặp
pip install xlrd
42 của chúng tôi có thể lặp lại, lệnh của chúng tôi sẽ giống như sau.
inv.name = 'Rem_inv'

dataframe_list = [inv]
for dataframe in dataframe_list:
    dataframe.to_csv(df.name + '.csv') 
6Vòng lặp trên Chỉ số
pip install xlrd
49 trong
pip install xlrd
70, đây sẽ là danh sách 303 số nguyên tăng thêm một

Vòng lặp trên chỉ mục

pip install xlrd
49 in
pip install xlrd
70, đây sẽ là danh sách gồm 303 số nguyên tăng dần theo một

đầu ra

pip install xlrd
49, will be the numbers from 0 to 302

Từ đây, chúng ta cần phải tra cứu trên mỗi hàng để rút nội dung của mỗi hàng thay vì chỉ bằng số. Để thực hiện tra cứu, chúng tôi sẽ sử dụng

pip install xlrd
49 làm tham chiếu chỉ mục để thực hiện hàng thứ n

Để có được mỗi giá trị hàng hóa của chúng tôi, tôi sẽ sử dụng

pip install xlrd
73, đó là một phương thức khác được trả về bởi
pip install xlrd
74 trước đó. Chúng ta có thể tìm thấy từ tài liệu ____273 rằng phương thức mong đợi một số chỉ mục và trả về các giá trị hàng tương ứng. Cập nhật vòng lặp_______242 của bạn để phản ánh điều này và chạy lại tập lệnh của bạn

inv.name = 'Rem_inv'

dataframe_list = [inv]
for dataframe in dataframe_list:
    dataframe.to_csv(df.name + '.csv') 
7Uses
pip install xlrd
49 làm chỉ mục để tra cứu các giá trị hàng hóa. Bởi vì nó nằm trong vòng lặp_______242 trải nghiệm chiều dài của trang tính, chúng tôi gọi phương thức này cho mỗi hàng trong bảng của chúng tôi

công dụng

pip install xlrd
49 làm chỉ mục để tra cứu các giá trị của hàng. Bởi vì nó nằm trong một vòng lặp ____242 kéo dài theo chiều dài của trang tính, nên chúng tôi gọi phương thức này cho mỗi hàng trong trang tính của chúng tôi

Khi bạn chạy mã này, bạn sẽ thấy một danh sách cho mỗi hàng. Sau đây là một tập hợp dữ liệu bạn sẽ thấy

inv.name = 'Rem_inv'

dataframe_list = [inv]
for dataframe in dataframe_list:
    dataframe.to_csv(df.name + '.csv') 
8

Bây giờ chúng ta có thể thấy từng hàng, chúng ta cần rút thông tin chúng ta muốn. Để giúp chúng tôi xác định thông tin nào chúng tôi cần và làm thế nào để có được nó, nó sẽ dễ dàng hơn nhiều để mở tệp trong một chương trình để hiển thị tệp Excel, chẳng hạn như Microsoft Excel trên Windows hoặc số . Nếu bạn truy cập tab thứ hai trên bảng tính, bạn sẽ thấy khá nhiều tiêu đề

Ghi chú

Trong mã của chúng tôi, chúng tôi sẽ nhắm đến việc lấy văn bản tiếng Anh. Tuy nhiên, nếu bạn muốn có một thử nghiệm bổ sung, hãy cố gắng rút các tiêu đề và quốc gia của Pháp hoặc Tây Ban Nha

Trên tab thứ hai, hãy xem thông tin bạn có thể trích xuất và suy nghĩ về cách tổ chức tốt nhất nó. Chúng tôi cung cấp một cách có thể để thực hiện điều này ở đây, nhưng có nhiều cách khác nhau để sử dụng các cấu trúc dữ liệu khác nhau

Đối với bài tập này, chúng tôi sẽ rút ra bảng kê hôn nhân và lao động trẻ em. Sau đây là một cách để sắp xếp dữ liệu mà chúng tôi sẽ sử dụng điều này như một ví dụ để làm việc hướng tới

inv.name = 'Rem_inv'

dataframe_list = [inv]
for dataframe in dataframe_list:
    dataframe.to_csv(df.name + '.csv') 
9 nếu bạn đang xem dữ liệu trong Excel, một số trong số này có thể xuất hiện. Điều này là do Excel thông thường sẽ làm tròn số. Chúng tôi đang hiển thị các số bạn sẽ thấy khi bạn sử dụng Python để phân tích các ô

Nếu bạn đang xem dữ liệu trong Excel, một số trong những số này có thể bị tắt. Điều này là do Excel thường sẽ làm tròn số. Chúng tôi đang hiển thị các số bạn sẽ tìm thấy khi sử dụng Python để phân tích các ô

mẹo

Lập kế hoạch cho những gì bạn muốn có kết quả như thế nào và viết một ví dụ về dữ liệu của bạn sẽ giúp bạn tiết kiệm thời gian tiết kiệm khi bạn bắt đầu mã hóa. Khi bạn đã xác định được cách bạn muốn định dạng dữ liệu của mình, bạn có thể tự hỏi mình, tôi cần phải làm gì tiếp theo để đạt được điều đó?

Có hai cấu trúc Python mà chúng tôi sẽ sử dụng để rút dữ liệu ra. Phương pháp đầu tiên chúng tôi sẽ sử dụng là vòng lặp

pip install xlrd
42 lồng nhau, đó là vòng
pip install xlrd
42 bên trong vòng
pip install xlrd
42 khác. Điều này thường được sử dụng khi bạn có các hàng x chứa các đối tượng y. Để truy cập vào mỗi đối tượng, bạn cần một vòng
pip install xlrd
42 cho mỗi hàng, sau đó một vòng
pip install xlrd
42 khác cho mỗi đối tượng. Chúng tôi cũng đã sử dụng một vòng lặp ________ 242 lồng nhau trong một ví dụ trong Chương & NBSP;

Chúng tôi sẽ sử dụng vòng lặp

pip install xlrd
42 lồng nhau để xuất từng ô từ mỗi hàng. Điều này sẽ xuất ra các mục mà tôi đã thấy trước đó, trong đó mỗi hàng được liệt kê.
import pandas as pd
import xlsxwriter

df = pd.read_excel (r'C:\Users\Nick\Downloads\Trade Blotter_20191028.xlsx', skiprows=1) 
booklist = df['Book'].unique()
book = 'xxxxxxx'
filename = str(book) + '_20191028.xlsx'
path = 'C:/Users/Nick/Documents/'+ str(filename)

filtereddf = df[df['Book'].isin([book])]
filtereddf = filtereddf.dropna(thresh=1)


workbook = xlsxwriter.Workbook(str(path))
worksheet = workbook.add_worksheet("Blotter")
workbook.close

print(path)

print(booklist)
print (filtereddf)
0Lấy Danh sách là mỗi hàng và lưu nó vào biến
pip install xlrd
96. Điều này làm cho mã của chúng tôi dễ đọc hơn

Lấy danh sách là mỗi hàng và lưu nó vào

biến
pip install xlrd
96. Điều này làm cho mã của chúng tôi dễ đọc hơn

Các vòng lặp qua từng mục trong danh sách, đại diện cho mỗi ô cho hàng hiện tại

Đầu ra giá trị ô

Nếu bạn chạy hoàn chỉnh mã của mình với vòng lặp

pip install xlrd
42 lồng nhau, bạn sẽ nhận thấy đầu ra của bạn không còn hữu ích nữa. Điều đó đưa chúng ta đến cơ chế thứ hai để khám phá tệp Excel của chúng tôi

Vui lòng thêm một bộ đếm vào mã của chúng tôi để chúng tôi có thể bước qua các ô và hàng để tìm kiếm những gì chúng tôi muốn rút ra. Hãy cẩn thận ở nơi bạn đặt ảo tưởng rằng bạn sẽ có kết quả rất khác nhau nếu bạn đặt nó ở ô cấp độ so với cấp độ hàng hóa

Reset loop

pip install xlrd
42 của bạn để trông giống như mã được hiển thị ở đây.
import pandas as pd
import xlsxwriter

df = pd.read_excel (r'C:\Users\Nick\Downloads\Trade Blotter_20191028.xlsx', skiprows=1) 
booklist = df['Book'].unique()
book = 'xxxxxxx'
filename = str(book) + '_20191028.xlsx'
path = 'C:/Users/Nick/Documents/'+ str(filename)

filtereddf = df[df['Book'].isin([book])]
filtereddf = filtereddf.dropna(thresh=1)


workbook = xlsxwriter.Workbook(str(path))
worksheet = workbook.add_worksheet("Blotter")
workbook.close

print(path)

print(booklist)
print (filtereddf)
1Outputs
pip install xlrd
49 và hàng hóa để chúng ta thực sự có thể xem số lượng hàng hóa có thông tin nào

đầu ra

pip install xlrd
49 và hàng để chúng tôi thực sự có thể xem số hàng nào có thông tin nào

Bây giờ, nếu chúng ta quay trở lại những gì chúng ta muốn bắt đầu ra cuối cùng của chúng ta trông như thế nào, những gì chúng ta thực sự cần tìm ra là nơi tên quốc gia bắt đầu. Hãy nhớ rằng, tên quốc gia là từ khóa đầu tiên của từ điển đầu ra của chúng tôi

import pandas as pd
import xlsxwriter

df = pd.read_excel (r'C:\Users\Nick\Downloads\Trade Blotter_20191028.xlsx', skiprows=1) 
booklist = df['Book'].unique()
book = 'xxxxxxx'
filename = str(book) + '_20191028.xlsx'
path = 'C:/Users/Nick/Documents/'+ str(filename)

filtereddf = df[df['Book'].isin([book])]
filtereddf = filtereddf.dropna(thresh=1)


workbook = xlsxwriter.Workbook(str(path))
worksheet = workbook.add_worksheet("Blotter")
workbook.close

print(path)

print(booklist)
print (filtereddf)
2

Nếu bạn chạy tập lệnh của mình với bộ đếm trong đó

pip install xlrd
10, bạn sẽ thấy từ đầu ra mà chúng ta chưa đến được nơi mà quốc gia bắt đầu

Bởi vì chúng tôi đang bỏ qua một vài dòng để truy cập dữ liệu mà chúng tôi quan tâm, chúng tôi đang tìm cách xác định số lượng hàng hóa mà chúng tôi cần để bắt đầu thu thập dữ liệu của mình. Từ nỗ lực trước đây của chúng tôi, chúng tôi biết tên quốc gia bắt đầu qua hàng 10. Nhưng làm thế nào chúng tôi có thể biết bắt đầu từ đâu?

Câu trả lời là trong ví dụ mã tiếp theo, nhưng trước khi bạn nhìn, hãy thử cập nhật bộ đếm để bắt đầu ở hàng nơi tên quốc gia bắt đầu.

Sau khi bạn xác định số lượng hàng thích hợp, bạn sẽ cần thêm câu lệnh

pip install xlrd
11 để bắt đầu rút các giá trị sau hàng đó. Điều này là do chúng tôi chỉ làm việc với dữ liệu bên dưới dòng đó

Nếu bạn có thể làm công việc đó, mã của bạn sẽ thích một cái gì đó như thế này

import pandas as pd
import xlsxwriter

df = pd.read_excel (r'C:\Users\Nick\Downloads\Trade Blotter_20191028.xlsx', skiprows=1) 
booklist = df['Book'].unique()
book = 'xxxxxxx'
filename = str(book) + '_20191028.xlsx'
path = 'C:/Users/Nick/Documents/'+ str(filename)

filtereddf = df[df['Book'].isin([book])]
filtereddf = filtereddf.dropna(thresh=1)


workbook = xlsxwriter.Workbook(str(path))
worksheet = workbook.add_worksheet("Blotter")
workbook.close

print(path)

print(booklist)
print (filtereddf)
3, dòng này sẽ lặp lại qua 20 hàng đầu tiên để xác định tên hàng quốc gia bắt đầu

Dòng này sẽ lặp qua 20 hàng đầu tiên để xác định tên quốc gia bắt đầu từ hàng nào

Tuyên bố

pip install xlrd
11 điều này bắt đầu xuất hiện tại thời điểm các hàng quốc gia xuất hiện

Tại thời điểm này, bạn nên có vẻ ngoài như thế này

import pandas as pd
import xlsxwriter

df = pd.read_excel (r'C:\Users\Nick\Downloads\Trade Blotter_20191028.xlsx', skiprows=1) 
booklist = df['Book'].unique()
book = 'xxxxxxx'
filename = str(book) + '_20191028.xlsx'
path = 'C:/Users/Nick/Documents/'+ str(filename)

filtereddf = df[df['Book'].isin([book])]
filtereddf = filtereddf.dropna(thresh=1)


workbook = xlsxwriter.Workbook(str(path))
worksheet = workbook.add_worksheet("Blotter")
workbook.close

print(path)

print(booklist)
print (filtereddf)
4

Bây giờ, chúng ta cần biến mỗi hàng thành định dạng từ điển của chúng ta. Điều này sẽ làm cho dữ liệu có ý nghĩa hơn đối với chúng tôi khi chúng tôi cố gắng làm những công việc khác với nó trong các chương trình trong tương lai

Nhìn lại ví dụ trước đây của chúng tôi về cách chúng tôi muốn đầu ra của chúng tôi được tổ chức, chúng tôi sẽ cần một từ điển và chúng tôi sẽ sử dụng các quốc gia làm chìa khóa. Để rút tên quốc gia, chúng ta cần phải thực hiện một số thiết lập chỉ mục

Vui lòng thêm một từ điển vào mã của chúng tôi, sau đó Rút tên quốc gia ra khỏi mỗi hàng và thêm nó làm chìa khóa cho từ điển của chúng tôi

Vòng lặp cập nhật

pip install xlrd
42 của bạn để phản ánh điều này.
import pandas as pd
import xlsxwriter

df = pd.read_excel (r'C:\Users\Nick\Downloads\Trade Blotter_20191028.xlsx', skiprows=1) 
booklist = df['Book'].unique()
book = 'xxxxxxx'
filename = str(book) + '_20191028.xlsx'
path = 'C:/Users/Nick/Documents/'+ str(filename)

filtereddf = df[df['Book'].isin([book])]
filtereddf = filtereddf.dropna(thresh=1)


workbook = xlsxwriter.Workbook(str(path))
worksheet = workbook.add_worksheet("Blotter")
workbook.close

print(path)

print(booklist)
print (filtereddf)
5 Điều này tạo ra một từ điển trống để lưu trữ dữ liệu của chúng tôi

Điều này tạo ra một từ điển trống để lưu trữ dữ liệu của chúng tôi

pip install xlrd
14 Rút đất nước khỏi mỗi hàng chúng tôi lặp lại

pip install xlrd
15 thêm từ điển đất nước làm chìa khoá cho từ
pip install xlrd
16. Chúng tôi đặt giá trị cho một từ điển khác, bởi vì đó là nơi chúng tôi sẽ lưu trữ dữ liệu của chúng tôi trong các bước sau

Điều này xuất ra dữ liệu, vì vậy chúng ta có thể thấy nó trông như thế nào

Tại thời điểm này, đầu ra của bạn sẽ trông giống như thế này

import pandas as pd
import xlsxwriter

df = pd.read_excel (r'C:\Users\Nick\Downloads\Trade Blotter_20191028.xlsx', skiprows=1) 
booklist = df['Book'].unique()
book = 'xxxxxxx'
filename = str(book) + '_20191028.xlsx'
path = 'C:/Users/Nick/Documents/'+ str(filename)

filtereddf = df[df['Book'].isin([book])]
filtereddf = filtereddf.dropna(thresh=1)


workbook = xlsxwriter.Workbook(str(path))
worksheet = workbook.add_worksheet("Blotter")
workbook.close

print(path)

print(booklist)
print (filtereddf)
6

Bây giờ, chúng ta cần phải khớp với từng giá trị trong phần còn lại của hàng hóa với các giá trị thích hợp trong bảng tính, sau đó lưu trữ chúng trong từ điển của chúng ta

Ghi chú

Khi bạn cố gắng rút ra tất cả các giá trị và kiểm tra chúng với bảng Excel của bạn, bạn sẽ thắc mắc nhiều lỗi. Đó là tốt và mong đợi. Quá trình này nên được chấp nhận, điều đó có nghĩa là bạn đang làm việc theo cách của mình thông qua vấn đề

Đầu tiên, hãy để Lôi tạo một phiên bản trống của cấu trúc dữ liệu của chúng tôi, nơi chúng tôi có thể lưu trữ dữ liệu của mình. Chúng ta cũng hãy loại bỏ bộ đếm của chúng ta, vì chúng ta biết rằng các dữ liệu hàng hóa bắt đầu ở dòng 14. Vì chúng ta biết

pip install xlrd
17 có thể chấp nhận điểm bắt đầu và điểm kết thúc, chúng ta có thể bắt đầu đếm ở 14 và kết thúc vào cuối tệp. Hãy cùng xem mã cập nhật của chúng tôi.
import pandas as pd
import xlsxwriter

df = pd.read_excel (r'C:\Users\Nick\Downloads\Trade Blotter_20191028.xlsx', skiprows=1) 
booklist = df['Book'].unique()
book = 'xxxxxxx'
filename = str(book) + '_20191028.xlsx'
path = 'C:/Users/Nick/Documents/'+ str(filename)

filtereddf = df[df['Book'].isin([book])]
filtereddf = filtereddf.dropna(thresh=1)


workbook = xlsxwriter.Workbook(str(path))
worksheet = workbook.add_worksheet("Blotter")
workbook.close

print(path)

print(booklist)
print (filtereddf)
7 Chúng tôi có thể xóa tất cả các tài liệu tham khảo của chúng tôi vào bộ đếm và chỉ cần bắt đầu vòng lặp
pip install xlrd
42 của chúng tôi bắt đầu từ hàng 14 trang tính của chúng tôi. Dòng này bắt đầu vòng lặp với giá trị 14, vì vậy chúng tôi tự động bỏ qua các dòng mà chúng tôi không cần cho bộ dữ liệu của mình

Chúng tôi có thể xóa tất cả các tham chiếu của chúng tôi đến bộ đếm và chỉ cần bắt đầu

Vòng lặp
pip install xlrd
42 bắt đầu từ hàng thứ 14 của trang tính của chúng tôi. Dòng này bắt đầu vòng lặp với giá trị là 14, vì vậy chúng tôi tự động bỏ qua các dòng chúng tôi không cần cho tập dữ liệu của mình

Dòng này mở rộng từ điển sang nhiều dòng để điền vào các điểm dữ liệu khác

Điều này tạo khóa

pip install xlrd
19 and set it by a other dictionary

Từ điển có các chuỗi để giải thích từng phần của dữ liệu mà nó được lưu giữ. Đối với mỗi khóa này, các giá trị là danh sách

Điều này xuất ra các giá trị liên quan đến khóa

inv.name = 'Rem_inv'

dataframe_list = [inv]
for dataframe in dataframe_list:
    dataframe.to_csv(df.name + '.csv') 
00

Dữ liệu đầu ra của chúng tôi cho

inv.name = 'Rem_inv'

dataframe_list = [inv]
for dataframe in dataframe_list:
    dataframe.to_csv(df.name + '.csv') 
00 trông như thế này

import pandas as pd
import xlsxwriter

df = pd.read_excel (r'C:\Users\Nick\Downloads\Trade Blotter_20191028.xlsx', skiprows=1) 
booklist = df['Book'].unique()
book = 'xxxxxxx'
filename = str(book) + '_20191028.xlsx'
path = 'C:/Users/Nick/Documents/'+ str(filename)

filtereddf = df[df['Book'].isin([book])]
filtereddf = filtereddf.dropna(thresh=1)


workbook = xlsxwriter.Workbook(str(path))
worksheet = workbook.add_worksheet("Blotter")
workbook.close

print(path)

print(booklist)
print (filtereddf)
8

Now now, please to data. Bởi vì chúng tôi có quyền truy cập vào mỗi cột của mỗi hàng bằng chỉ mục, chúng tôi có thể điền vào các danh sách này với các giá trị từ trang tính. Bằng cách nhìn vào tờ của chúng tôi và xếp hạng các cột bất kỳ liên quan đến phần dữ liệu nào, chúng tôi có thể cập nhật từ điển dữ liệu để phản ánh những điều sau đây

import pandas as pd
import xlsxwriter

df = pd.read_excel (r'C:\Users\Nick\Downloads\Trade Blotter_20191028.xlsx', skiprows=1) 
booklist = df['Book'].unique()
book = 'xxxxxxx'
filename = str(book) + '_20191028.xlsx'
path = 'C:/Users/Nick/Documents/'+ str(filename)

filtereddf = df[df['Book'].isin([book])]
filtereddf = filtereddf.dropna(thresh=1)


workbook = xlsxwriter.Workbook(str(path))
worksheet = workbook.add_worksheet("Blotter")
workbook.close

print(path)

print(booklist)
print (filtereddf)
9 Because there are hai ô cho mỗi cột, mã của chúng tôi lưu trữ cả hai giá trị. Bởi vì trong dòng này, tổng số lao động trẻ em của chúng tôi là cột thứ năm và thứ sáu và chúng tôi biết Python là không chỉ số, chúng tôi muốn chỉ số thứ tư và thứ năm

Vì có hai ô cho mỗi cột nên mã của chúng tôi lưu trữ cả hai giá trị. Bởi vì trong dòng này, tổng số lao động trẻ em của chúng tôi là cột thứ năm và thứ sáu và chúng tôi biết Python không được lập chỉ mục, nên chúng tôi muốn có chỉ mục thứ tư và thứ năm

Khi chúng tôi chạy lại mã của mình, chúng tôi sẽ nhận được đầu ra như thế này

pip install xlrd
0

Cảnh báo

Trước khi bạn tiếp tục, hãy xuất một vài hồ sơ và kiểm tra số trong từ điển. Thật dễ dàng để kết thúc một mục và phá vỡ phần còn lại của dữ liệu của bạn

Cuối cùng, để xem trước dữ liệu của chúng tôi, chúng tôi có thể sử dụng

inv.name = 'Rem_inv'

dataframe_list = [inv]
for dataframe in dataframe_list:
    dataframe.to_csv(df.name + '.csv') 
02 instead of the command
inv.name = 'Rem_inv'

dataframe_list = [inv]
for dataframe in dataframe_list:
    dataframe.to_csv(df.name + '.csv') 
03. Trong các cấu trúc dữ liệu phức tạp (như từ điển), điều này giúp xem xét lại đầu ra dễ dàng hơn rất nhiều. Add the following section into the end of your file to view before data theo kiểu định dạng.
pip install xlrd
1Thư viện nhập khẩu
inv.name = 'Rem_inv'

dataframe_list = [inv]
for dataframe in dataframe_list:
    dataframe.to_csv(df.name + '.csv') 
02. Thông thường, các câu lệnh
inv.name = 'Rem_inv'

dataframe_list = [inv]
for dataframe in dataframe_list:
    dataframe.to_csv(df.name + '.csv') 
05 xuất hiện ở đầu tệp, nhưng chúng tôi đang đặt nó ở đây để đơn giản. Sau khi hoàn tất, bạn sẽ muốn xóa các dòng này, vì chúng không quan trọng đối với bản kịch của bạn

nhập khẩu các

Thư viện
inv.name = 'Rem_inv'

dataframe_list = [inv]
for dataframe in dataframe_list:
    dataframe.to_csv(df.name + '.csv') 
02. Thông thường, các câu lệnh ______605 xuất hiện ở đầu tệp, nhưng chúng tôi đặt nó ở đây để đơn giản. Sau khi hoàn tất, bạn sẽ muốn xóa những dòng này vì chúng không quan trọng đối với tập lệnh của bạn

Chuyển dữ liệu cho chức năng

inv.name = 'Rem_inv'

dataframe_list = [inv]
for dataframe in dataframe_list:
    dataframe.to_csv(df.name + '.csv') 
06

Nếu bạn cuộn qua đầu ra của mình, bạn sẽ nhận thấy phần lớn trong số đó có vẻ tốt. Nhưng có một vài hồ sơ dường như không đúng chỗ

Nếu bạn nhìn vào bảng tính, bạn nên lưu các hàng cuối cùng cho các quốc gia là Zimbabwe. Vì vậy, chúng tôi muốn tìm kiếm khi đất nước bằng

inv.name = 'Rem_inv'

dataframe_list = [inv]
for dataframe in dataframe_list:
    dataframe.to_csv(df.name + '.csv') 
07 and exit that. Để thoát, chúng tôi thêm
inv.name = 'Rem_inv'

dataframe_list = [inv]
for dataframe in dataframe_list:
    dataframe.to_csv(df.name + '.csv') 
08 vào mã của chúng tôi, đó là cách chúng tôi phá vỡ vòng lặp
pip install xlrd
42 để tiếp tục với phần còn lại của lệnh tập tin. Hãy thêm vào đó là điểm dừng của chúng tôi. Vào cuối vòng _
pip install xlrd
42, thêm phần sau và chạy lại mã của bạn.
pip install xlrd
2 if this water land by with Zimbabwe

Nếu đất nước ngang bằng với Zimbabwe…

Quit out of loop

pip install xlrd
42

Cảnh báo

Sau khi thêm

inv.name = 'Rem_inv'

dataframe_list = [inv]
for dataframe in dataframe_list:
    dataframe.to_csv(df.name + '.csv') 
08, bạn có bị lỗi
inv.name = 'Rem_inv'

dataframe_list = [inv]
for dataframe in dataframe_list:
    dataframe.to_csv(df.name + '.csv') 
13 không? . Tuyên bố
pip install xlrd
11 nên được nhận vào vòng không gian trong vòng lặp
pip install xlrd
42

Bước qua mã có thể hữu ích trong việc xác định một vấn đề. Nếu bạn cần giải quyết sự cố để tìm ra một biến, chẳng hạn như

inv.name = 'Rem_inv'

dataframe_list = [inv]
for dataframe in dataframe_list:
    dataframe.to_csv(df.name + '.csv') 
16, bằng với vòng lặp_______242, hãy thử thêm các câu lệnh
inv.name = 'Rem_inv'

dataframe_list = [inv]
for dataframe in dataframe_list:
    dataframe.to_csv(df.name + '.csv') 
03 bên trong vòng lặp_______242 và xem các giá trị trước khi lệnh của bạn thoát ra. Họ có thể sẽ cho bạn gợi ý về những điều đang xảy ra

Tại thời điểm này, đầu kịch bản của chúng tôi phù hợp với mục tiêu cuối cùng của chúng tôi. Điều cuối cùng chúng tôi muốn làm cho kịch bản của chúng tôi là chắc chắn chúng tôi ghi lại nó với một số nhận xét

Bản ghi của bạn bây giờ sẽ trông giống như thế này

pip install xlrd
3 Đây là một nhận xét đánh giá đa dòng được sử dụng để mô tả những gì đang diễn ra trong kịch bản này

Đây là một nhận xét nhiều dòng được sử dụng để mô tả chung những gì đang diễn ra trong tập lệnh này

Đây là một nhận xét một dòng để ghi lại lý do tại sao chúng tôi bắt đầu ở dòng 14 và không sớm hơn. trước đó .

Chúng ta có thể và nên loại bỏ các dòng này khi chúng ta phân chia dữ liệu bên ngoài đơn giản vào phân tích dữ liệu

Tại thời điểm này, chúng tôi có một đầu ra tương tự với dữ liệu của chương trình trước. Trong chương trình tiếp theo, chúng tôi sẽ tiến thêm một bước và phân tích dữ liệu tương tự từ PDF

BẢNG XÁC SUẤT

Định dạng Excel là một danh mục giữa các loại có thể đọc được. Các tệp Excel không có nghĩa là được đọc bởi các chương trình, nhưng chúng có thể phân tích được

Để xử lý định dạng không đạt được tiêu chuẩn này, chúng tôi phải cài đặt các thư viện bên ngoài. Có hai cách để tìm thư viện. bằng cách xem trên PYPI, chỉ mục gói Python hoặc bằng cách tìm hướng dẫn tìm kiếm và cách xem những gì người khác đã làm

Khi bạn đã xác định thư viện mà bạn muốn cài đặt, hãy sử dụng lệnh

inv.name = 'Rem_inv'

dataframe_list = [inv]
for dataframe in dataframe_list:
    dataframe.to_csv(df.name + '.csv') 
20 để thực hiện nó;

Bên cạnh việc học cách phân tích Excel bằng thư viện

pip install xlrd
9, chúng tôi cũng đã học được một vài khái niệm về lập trình Python mới, được tóm tắt trong Bảng & NBSP; . Bảng 4-1. Khái niệm lập trình Python mớiKhái niệm lập trình Python mới Ý tưởng Mục đích

phạm vi và xrange

Điều này biến một số thành một danh sách liên tiếp các số. Ví dụ

______623 sẽ xuất ra_______624. ______624 .

Dem start from 0, not must 1

Đây là cấu trúc máy tính để nhận thức được; . Điều quan trọng cần lưu ý khi sử dụng

pip install xlrd
45, lập chỉ mục hoặc cắt

Lập chỉ mục và cắt lát

Sử dụng điều này để rút một tập hợp cụ thể của một chuỗi hoặc danh sách

thừa

Sử dụng điều này như một công cụ để kiểm tra các vòng

pip install xlrd
42

lồng nhau

pip install xlrd
42 vòng

Sử dụng khi lặp lại cấu trúc dữ liệu trong cấu trúc dữ liệu, ví dụ như giới hạn danh sách các danh sách, danh sách từ điển hoặc từ điển từ điển

inv.name = 'Rem_inv'

dataframe_list = [inv]
for dataframe in dataframe_list:
    dataframe.to_csv(df.name + '.csv') 
02
inv.name = 'Rem_inv'

dataframe_list = [inv]
for dataframe in dataframe_list:
    dataframe.to_csv(df.name + '.csv') 
02 là một cách để xuất dữ liệu vào thiết bị đầu cuối ở định dạng đẹp. Điều này là tốt để sử dụng khi thiết lập chương trình với cấu trúc dữ liệu phức tạp.
inv.name = 'Rem_inv'

dataframe_list = [inv]
for dataframe in dataframe_list:
    dataframe.to_csv(df.name + '.csv') 
08

You can't exit the loop

________ 242 sớm bằng cách sử dụng ________ 608. Điều này sẽ tiếp tục thực hiện vòng lặp và tiếp tục phần tiếp theo của lệnh tập tin

bình luận

Điều quan trọng là giữ cho tất cả mã của bạn nhận xét, vì vậy bạn biết những gì đang xảy ra để tham khảo trong tương lai

Khi bạn đọc và đào sâu vào PDF, bạn sẽ khám phá tầm quan trọng của việc khám phá các lựa chọn thay thế cho dữ liệu bạn có hoặc tìm cách thay thế để xác định vị trí và tìm kiếm dữ liệu bạn cần trả lời câu hỏi

Nhận dữ liệu tranh cãi với Python ngay bây giờ với nền tảng học tập O hèReilly. nền tảng học tập.

Thành viên của O hèReilly trải nghiệm đào tạo trực tuyến trực tiếp, cộng với sách, video và nội dung kỹ thuật số từ gần 200 nhà xuất bản. gần 200 nhà xuất bản.

Làm cách nào để tiết kiệm điện giá trị trong Excel bằng Python?

Python viết tệp excel. .

Viết tệp Excel bằng mô-đun XLSXWRITRITER. Chúng ta cũng có thể viết tệp Excel bằng mô-đun XLSXWriter.

Viết tệp Excel bằng mô-đun OpenPyXL. Nó được định nghĩa là một gói thường được khuyến nghị nếu bạn muốn đọc và viết.

Viết dữ liệu cho tệp Excel với XLWT.

Viết tệp với PyExcel

Làm thế nào để bạn gửi tệp excel đến đường dẫn trong Python?

Các bước để nhập tệp Excel vào Python bằng Pandas. .

Bước 1. Chụp đường dẫn tệp. Đầu tiên, bạn phải ghi lại đường dẫn đầy đủ nơi lưu trữ tệp Excel trên máy tính của bạn

Bước 2. Python code application

Bước 3. Run Python code to input file Excel

Bạn có thể viết cho một tệp excel trong Python không?

XLSXWriter là mô-đun Python để ghi tệp ở định dạng tệp XLSX. Nó có thể được sử dụng để viết văn bản, số và công thức cho nhiều bảng tính. Ngoài ra, nó hỗ trợ các tính năng như định dạng, hình ảnh, biểu đồ, thiết lập trang, bộ lọc tự động, định dạng có điều kiện và nhiều loại khác