www.9371.net > pAnDAs读取xlsx文件

pAnDAs读取xlsx文件

excel体积变大,有下列常用方法减肥:xls格式的文件,另存为xlsx格式,体积一般可以减小一半.将不必要的字体、颜色、行高、列宽、边框、备注、单元格格式等,进行去除格式.方法有:使用选择性粘贴(先复制,新建一张空白sheet,选择性粘贴,删除原sheet)使用记事本方法去除格式(复制单元格区域内容到记事本,然后拷回excel空白区域).将含有公式的单元格,复制后,在原处选择性粘贴,去除公式,只保留计算结果.将sheet中的图片进行压缩或裁剪.

用pandas可以比较方便的实现.import pandas as pd df=pd.read_excel(r'e:/aaaaa.xlsx',usecols=[2]) df.to_excel(r'e:/aaaaa1.xlsx',index=False)

对xlsx文件操作:openpyxl库的功能:创建、读取、写入、修改对xls文件操作:xlwt库的功能:创建文件,创建工作簿,定义样式(字体颜色、类型、大小;单 元格背景颜色) xlrd库的功能:读取文件信息,不能进行修改信息 xlutils.copy功能:修改已有文件的信息

引入pandas使用pandas下的read_csv方法,读取csv文件,参数是文件的路径,这是一个相对路径,是相对于当前工作目录的,那么如何知道当前的工作目录呢?使用os.getcwd()方法获取当前工作目录读取前三后数据,查看一下是否读取正

首先该文件夹下都是pandas可读取的吗?假设都是.csv文件 from os import walk import pandas as pd dataframe_list = []#walk会返回3个参数,分别是路径,目录list,文件list,你可以按需修改下 for f, _, i in walk("E:\\names"): for j in i: dataframe_list.append(pd.read_csv(f + "\\" + j))

前言如果你是数据行业的一份子,那么你肯定会知道和不同的数据类型打交道是件多么麻烦的事.不同数据格式、不同压缩算法、不同系统下的不同解析方法很快就会让你感到抓狂!噢!我还没提那些非结构化数据和半结构化数据呢.对于

import pandas as pddata=pd.read_csv('目录+文件名') #打开csv文件的方式data=pd.read_excel('目录+文件名') #打开xls或xlsx文件的方式仿照类似的,pandas还可以打开一些其他文件

很多数据是从网上下载而来,数据的格式可能是csv,那么pandas可以很容易的从csv格式的文件中读取数据,下面我们来看看具体的过程:引入pandas使用pandas下的read_csv方法,读取csv文件,参数是文件的路径,这是一个相对路径,是

from xlrd import open_workbookwb=open_workbook(r'd:/222.xlsx')tb=wb.sheets()[0]data=[]for r in range(tb.nrows): val=[] for c in range(tb.ncols): val.append(tb.cell_value(r,c)) data.append(tuple(val))print(data)

可以, 只要在第一个参数里填入正确的文件路径比如 pd.read_excel(r'D:\aaa\bb.xlsx')

网站地图

All rights reserved Powered by www.9371.net

copyright ©right 2010-2021。
www.9371.net内容来自网络,如有侵犯请联系客服。zhit325@qq.com