首页
学习
活动
专区
圈层
工具
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

一文学会用Python操作Excel+Word+CSV

获取第二列内容 # 打印获取的行列值 print( "第一行的值为:", rows) print( "第二列的值为:", cols) # 获取单元格内容的数据类型 print( "第二行第一列的值类型为...修改 excel 上面说了写入和读取 Excel 内容,接下来我们就说下更新修改 Excel 该如何操作,修改时就需要用到 xlutils 中的方法了。...,也可以通过文本编辑器打开 只能通过 Excel 工具打开 只能编写一次列标题 每一行中的每一列都有一个开始标记和结束标记 导入数据时消耗内存较少 数据时消耗内存较多 基本使用 Python 通过 csv...writerows(rows) 将 rows_(即能迭代出多个上述_ row 对象的迭代器)中的所有元素写入 writer 的文件对象。...writeheader() 在 writer 的文件对象中,写入一行字段名称,该方法为 DictWriter 对象方法。 dialect dialect 描述,只读,供 writer 使用。

3.1K20

从Excel到Python:最常用的36个Pandas函数

5.查看唯一值 Excel中查看唯一值的方法是使用“条件格式”对唯一值进行颜色 标记。 ? Python中使用unique函数查看唯一值。...使用merge函数对两个数据表进行合并,合并的方式为inner,将 两个数据表中共有的数据匹配到一起生成新的数据表。并命名为 df_inner。...还可以对多个字段的值进行判断后对数据进行分组,下面的代码中对city列等于beijing并且price列大于等于4000的数据标记为1。...Python中通过pivot_table函数实现同样的效果 #设定city为行字段,size为列字段,price为值字段。 分别计算price的数量和金额并且按行与列进行汇总。...2.写入csv #输出到CSV格式 df_inner.to_csv('Excel_to_Python.csv') 参考 王彦平《从Excel到Python:数据分析进阶指南》

11.6K31
  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    【万字收藏】教你如何用Python轻轻松松操作Excel、Word、CSV,一文就够了,赶紧码住!!!

    获取第二列内容 # 打印获取的行列值 print( "第一行的值为:", rows) print( "第二列的值为:", cols) # 获取单元格内容的数据类型 print( "第二行第一列的值类型为...修改 excel 上面说了写入和读取 Excel 内容,接下来我们就说下更新修改 Excel 该如何操作,修改时就需要用到 xlutils 中的方法了。...,也可以通过文本编辑器打开 只能通过 Excel 工具打开 只能编写一次列标题 每一行中的每一列都有一个开始标记和结束标记 导入数据时消耗内存较少 数据时消耗内存较多 基本使用 Python 通过 csv...writerows(rows) 将 rows_(即能迭代出多个上述_ row 对象的迭代器)中的所有元素写入 writer 的文件对象。...writeheader() 在 writer 的文件对象中,写入一行字段名称,该方法为 DictWriter 对象方法。 dialect dialect 描述,只读,供 writer 使用。

    2.2K31

    Python脚本之根据excel统计表中字段值的缺失率实用案例

    有时候,我们需要去连接数据库,然后统计下目标库表字段的值有多少个空值,并且计算出它的缺失率: 缺失率 = (该字段NULL值+NA值+空字符串 的记录数)/该表总记录数 这时候如果表中有几个字段,并且总共统计的就几个表还可以用手动的方式...将需要统计的表名和字段以及类型放在excel里边; 2. 使用 pandas 读取excel的数据; 3. 连接数据库; 4. 将读取到excel里边的数据拼接如sql里边统计; 5....将计算结果写回到 excel 中。 根据思路我们接下来编写程序代码了。...一、excel 的格式 excel中的设置很重要,因为会影响到我们程序的读取设计: 二、程序的编写 2.1 导入相关的模块,并使用 pandas 读取 excel 里边的数据: import pymssql...i in df.index.values] return data_list 2.2 连接数据库并实现sql的计算逻辑: def get_sqlserver_data(): # 定义要写入的目标

    2.7K20

    Python处理Excel数据的方法

    接下来,本文将详细介绍多种Python方法来处理Excel数据。 Excel处理经常用于数据可视化,那么如何利用提取到的Excel数据绘图呢?...('new.xlsx') 修改excel–以修改原Excel文件中gender列数据为例,把girl修改为female,boy修改为male: import pandas as pd from pandas...5行数据 data=sheet.head() print("获取到所有的值:\n{0}".format(data)) # 格式化输出 # 也可以通过指定表单名来读取数据 sheet2=pd.read_excel...('test.xlsx',sheet_name='test') data2=sheet2.head() # 默认读取前5行数据 print("获取到所有的值:\n{0}".format(data2))...# 格式化输出 示例2:操作Excel中的行列 # 导入pandas模块 import pandas as pd sheet=pd.read_excel('test.xlsx') # 这个会直接默认读取到这个

    5.5K40

    教你如何用Python轻轻松松操作Excel、Word、CSV,一文就够了,赶紧码住!!!

    获取第二列内容 # 打印获取的行列值 print( "第一行的值为:", rows) print( "第二列的值为:", cols) # 获取单元格内容的数据类型 print( "第二行第一列的值类型为...修改 excel 上面说了写入和读取 Excel 内容,接下来我们就说下更新修改 Excel 该如何操作,修改时就需要用到 xlutils 中的方法了。...,也可以通过文本编辑器打开 只能通过 Excel 工具打开 只能编写一次列标题 每一行中的每一列都有一个开始标记和结束标记 导入数据时消耗内存较少 数据时消耗内存较多 基本使用 Python 通过 csv...writerows(rows) 将 rows_(即能迭代出多个上述_ row 对象的迭代器)中的所有元素写入 writer 的文件对象。...writeheader() 在 writer 的文件对象中,写入一行字段名称,该方法为 DictWriter 对象方法。 dialect dialect 描述,只读,供 writer 使用。

    2.4K20

    这10个常用的Kettle操作,你不会不行!

    预览字段进行查看 ? ? 配置Excel输出组件 ? 成功运行 ? 2. Json - HDFS 需求:读取Json文件,把数据写入到HDFS文件系统的任意目录下。...获取字段 ? 成功运行 ? 3. Hive - excel 同样我们接下来开始集成Hive,首要前提便是准备大数据HIVE的环境,创建数据表。准备数据,将数据加载到hive中。...SQL脚本(Hive) Kettle中可以执行Hive的HiveSQL语句,使用作业的SQL脚本 需求: 聚合查询a表表中a字段大于1的值,同时建立一个新表new_a保存查询数据 新建一个作业...值映射json-excel 该案例需求: 从user.json中读取数据,并把gender列 0 -> 男 1 ->女 2 ->保密 写入到Excel...配置值映射组件 设置需要进行映射的字段已经对应的值 ? 配置Excel输出 ? ? 运行成功 ? 7.

    1.8K30

    Python按需提取JSON文件数据并保存为Excel表格

    本文介绍基于Python语言,读取JSON格式的数据,提取其中的指定内容,并将提取到的数据保存到.csv格式或.xlsx格式的表格文件中的方法。...我们现在希望实现的是,将上述JSON数据中的文字部分(也就是有价值的信息部分)提取出来,并保存在一个Excel表格文件中;其中,不同的列就是不同的信息属性,不同的行就是不同的样本。   ...紧接着,我们定义Excel文件的表头(列名),以列表形式存储在header变量中,并将表头写入Excel文件的第一行。...随后,对于data中的每一行数据(假设每一行都是一个字典),执行以下操作——从当前行的字典中提取特定字段的值,并将它们分别赋值给对应的变量。...接下来,我们将提取的数据以列表的形式写入Excel文件的一行。   最后,即可将Excel工作簿保存为名为Result_2.xlsx的文件。

    1.7K10

    14个pandas神操作,手把手教你写代码

    在Python语言应用生态中,数据科学领域近年来十分热门。作为数据科学中一个非常基础的库,Pandas受到了广泛关注。Pandas可以将现实中来源多样的数据进行灵活处理和分析。...03 Pandas的基本功能 Pandas常用的基本功能如下: 从Excel、CSV、网页、SQL、剪贴板等文件或工具中读取数据; 合并多个文件或者电子表格中的数据,将数据拆分为独立文件; 数据清洗,如去重...、处理缺失值、填充默认值、补全格式、处理极端值等; 建立高效的索引; 支持大体量数据; 按一定业务逻辑插入计算后的列、删除列; 灵活方便的数据查询、筛选; 分组聚合数据,可独立指定分组后的各字段计算方式...注意,这里并没有修改原Excel,从我们读取数据后就已经和它没有关系了,我们处理的是内存中的df变量。 将name建立索引后,就没有从0开始的数字索引了,如图4所示。 ?...df['one'] = 1 # 增加一个固定值的列 df['total'] = df.Q1 + df.Q2 + df.Q3 + df.Q4 # 增加总成绩列 # 将计算得来的结果赋值给新列 df[

    3.4K20

    数据专家最常使用的 10 大类 Pandas 函数 ⛵

    这个函数的使用注意点包括 header(是否有表头以及哪一行是表头), sep(分隔符),和 usecols(要使用的列/字段的子集)。read_excel:读取Excel格式文件时使用它。...很多情况下我们会将参数索引设置为False,这样就不用额外的列来显示数据文件中的索引。to_excel: 写入 Excel 文件。to_pickle:写入pickle文件。...”].map(lambda x: int(x[-4:])).apply:通过多列的数据创建新的字段,在创建新列时经常需要指定 axis=1。...『长』格式,在这种格式中,一个主题有多行,每一行可以代表某个时间点的度量。我们会在这两种格式之间转换。melt:将宽表转换为长表。...注意:重要参数id_vars(对于标识符)和 value_vars(其值对值列有贡献的列的列表)。pivot:将长表转换为宽表。

    3.6K21

    python文件读写及形式转化和CGI的

    \n' f.readline() 会从文件中读取单独的一行。换行符为 'n'。f.readline() 如果返回一个空字符串, 说明已经已经读取到最后一行。...f.write(string) 将 string 写入到文件中, 然后返回写入的字符数。如果要写入一些不是字符串的东西, 那么将需要先进行转换。...print(f.readline()) ... 1 2 3 >>> f.closed True 二丶用Python读入excel文件存为csv文件 逗号分隔值(Comma-Separated Values...建议使用WORDPAD或是记事本来开启,再则先另存新档后用EXCEL开启,也是方法之一。 CSV文件格式的通用标准并不存在,但是在RFC 4180中有基础性的描述。...text excel: 表格中的一行数据 length: 表格中需要填充的数据个数(即列数),默认为4个 由于生成csv文件时自动增加了1列数据,因此在format()函数从1开始

    1.5K30
    领券