python_读写excel、csv记录

简介: python_读写excel、csv记录

excel文件

安装python库

$ pip install xlrd

$ pip install xlwt
读excel文件

按行列遍历

import xlrd
data_xls=xlrd.open_workbook("./yma16.xls")
sheet=data_xls.sheets()[0]#拿出第一个工作表
print(sheet)
sheet_name=data_xls.sheet_by_index(0)#拿出第一个工作表
print(sheet_name)
count_nrows=sheet_name.nrows#行数
count_nclom=sheet_name.ncols#列数
print(count_nclom,count_nrows)
for i in range(0,count_nrows):#遍历行列
    for j in range(0,count_nclom):
        print(sheet_name.cell(i,j))#拿出数据

写excel文件

按照位置写,写个乘法表

import xlwt
workbook=xlwt.Workbook(encoding="utf-8")#编码方式
worksheet=workbook.add_sheet("demo")#添加工作表
for i in range(0,9):#写个乘法表
    for j in range(i,9):
        result=(i+1)*(j+1)
        text=str(i+1)+'*'+str(j+1)+'='+str(result)
        worksheet.write(j,i,text)#写文件,注意位置
workbook.save("demo.xls")#保存到相对路径下demo.xls

写入成功

csv文件

读取csv数据

读行列数据,具体行列数据

import csv
with open("yma16.csv",'r') as f:
    reader=csv.reader(f)
    for i,j in reader:#遍历
        print(i,j)#行列遍历
f.close()

import csv
with open("yma16.csv",'r') as f:
    reader=csv.reader(f)
    for rows in reader:#遍历
        print(rows)#每一行数组
f.close()

import csv
with open("yma16.csv",'r') as f:
    reader=csv.reader(f)
    for rows in reader:#遍历
        print(rows[1])#一列数组
f.close()

写入csv数据

按行列顺序写

import csv
# 创建文件对象
f = open('CsvWrite.csv','w',encoding='utf-8')
# 基于文件对象构建 csv写入对象
csv_writer = csv.writer(f)
# 构建列表头
csv_writer.writerow(["name","value"])
# 写入csv文件内容
csv_writer.writerow(["yma16",'18'])
# 关闭文件
f.close()

写入乘法表

import csv
# 创建文件对象
f = open('CsvWrite.csv','w',encoding='utf-8',newline='')#不换行
# 基于文件对象构建 csv写入对象
csv_writer = csv.writer(f)
#写入行数据使用数组
for i in range(1,10):
    data=[]
    for j in range(1,i+1):
        print(j,i)
        result=i*j
        s=str(j)+'*'+str(i)+'='+str(result)
        data.append(s)
    print(data)
    csv_writer.writerow(data)
# 关闭文件
f.close()


目录
相关文章
|
1月前
|
数据采集 数据可视化 数据挖掘
利用Python自动化处理Excel数据:从基础到进阶####
本文旨在为读者提供一个全面的指南,通过Python编程语言实现Excel数据的自动化处理。无论你是初学者还是有经验的开发者,本文都将帮助你掌握Pandas和openpyxl这两个强大的库,从而提升数据处理的效率和准确性。我们将从环境设置开始,逐步深入到数据读取、清洗、分析和可视化等各个环节,最终实现一个实际的自动化项目案例。 ####
134 10
|
3月前
|
存储 数据挖掘 Java
csv和excel
【10月更文挑战第18天】csv和excel
128 5
|
9天前
|
数据可视化 数据挖掘 大数据
1.1 学习Python操作Excel的必要性
学习Python操作Excel在当今数据驱动的商业环境中至关重要。Python能处理大规模数据集,突破Excel行数限制;提供丰富的库实现复杂数据分析和自动化任务,显著提高效率。掌握这项技能不仅能提升个人能力,还能为企业带来价值,减少人为错误,提高决策效率。推荐从基础语法、Excel操作库开始学习,逐步进阶到数据可视化和自动化报表系统。通过实际项目巩固知识,关注新技术,为职业发展奠定坚实基础。
|
2月前
|
Java 测试技术 持续交付
【入门思路】基于Python+Unittest+Appium+Excel+BeautifulReport的App/移动端UI自动化测试框架搭建思路
本文重点讲解如何搭建App自动化测试框架的思路,而非完整源码。主要内容包括实现目的、框架设计、环境依赖和框架的主要组成部分。适用于初学者,旨在帮助其快速掌握App自动化测试的基本技能。文中详细介绍了从需求分析到技术栈选择,再到具体模块的封装与实现,包括登录、截图、日志、测试报告和邮件服务等。同时提供了运行效果的展示,便于理解和实践。
136 4
【入门思路】基于Python+Unittest+Appium+Excel+BeautifulReport的App/移动端UI自动化测试框架搭建思路
|
1月前
|
机器学习/深度学习 前端开发 数据处理
利用Python将Excel快速转换成HTML
本文介绍如何使用Python将Excel文件快速转换成HTML格式,以便在网页上展示或进行进一步的数据处理。通过pandas库,你可以轻松读取Excel文件并将其转换为HTML表格,最后保存为HTML文件。文中提供了详细的代码示例和注意事项,帮助你顺利完成这一任务。
44 0
|
3月前
|
数据处理 Python
Python实用记录(十):获取excel数据并通过列表的形式保存为txt文档、xlsx文档、csv文档
这篇文章介绍了如何使用Python读取Excel文件中的数据,处理后将其保存为txt、xlsx和csv格式的文件。
190 3
Python实用记录(十):获取excel数据并通过列表的形式保存为txt文档、xlsx文档、csv文档
|
3月前
|
Python
python读写操作excel日志
主要是读写操作,创建表格
74 2
|
Python
【Python初级】StringIO和BytesIO读写操作的小思考
from io import StringIO; f = StringIO(); f.write('Hello World'); s = f.readline(); print s; 上面这种方法“无论如何”都读不出f的内容,使用readlines和循环也不行。
1521 0
|
1月前
|
人工智能 数据可视化 数据挖掘
探索Python编程:从基础到高级
在这篇文章中,我们将一起深入探索Python编程的世界。无论你是初学者还是有经验的程序员,都可以从中获得新的知识和技能。我们将从Python的基础语法开始,然后逐步过渡到更复杂的主题,如面向对象编程、异常处理和模块使用。最后,我们将通过一些实际的代码示例,来展示如何应用这些知识解决实际问题。让我们一起开启Python编程的旅程吧!
|
1月前
|
存储 数据采集 人工智能
Python编程入门:从零基础到实战应用
本文是一篇面向初学者的Python编程教程,旨在帮助读者从零开始学习Python编程语言。文章首先介绍了Python的基本概念和特点,然后通过一个简单的例子展示了如何编写Python代码。接下来,文章详细介绍了Python的数据类型、变量、运算符、控制结构、函数等基本语法知识。最后,文章通过一个实战项目——制作一个简单的计算器程序,帮助读者巩固所学知识并提高编程技能。