Python编程-Office操作-操作Excel(中)

简介: 例子文件如下: 一些复杂的读取操作getCells.py import openpyxl wb = openpyxl.load_workbook('example.xlsx') sheet = wb.


例子文件如下:

一些复杂的读取操作
getCells.py

import openpyxl

wb = openpyxl.load_workbook('example.xlsx')
sheet = wb.get_sheet_by_name('Sheet1')

print(sheet.cell(row=1, column=2).value)
# from 1 to 8 step is 2
for i in range(1, sheet.max_row + 1, 2):
    print(i, sheet.cell(row=i, column=2).value)

print('------------------------------------------------')
    
# enumerate range cells
for rowOfCellObjects in sheet['A1':'C3']:
    for cellObj in rowOfCellObjects:
        print(cellObj.coordinate, cellObj.value)
    print('**************************************')

print('------------------------------------------------')

# enumerate the whole sheet
for i in range(1, sheet.max_row + 1):
    for j in range(1, sheet.max_column + 1):
        print(i, sheet.cell(row=i, column=j).coordinate, sheet.cell(row=i, column=j).value)
    print('**************************************')

运行结果:

Apples
1 Apples
3 Pears
5 Apples
7 Strawberries
------------------------------------------------
A1 2015-04-05 13:34:02
B1 Apples
C1 73
**************************************
A2 2015-04-05 03:41:23
B2 Cherries
C2 85
**************************************
A3 2015-04-06 12:46:51
B3 Pears
C3 14
**************************************
------------------------------------------------
1 A1 2015-04-05 13:34:02
1 B1 Apples
1 C1 73
**************************************
2 A2 2015-04-05 03:41:23
2 B2 Cherries
2 C2 85
**************************************
3 A3 2015-04-06 12:46:51
3 B3 Pears
3 C3 14
**************************************
4 A4 2015-04-08 08:59:43
4 B4 Oranges
4 C4 52
**************************************
5 A5 2015-04-10 02:07:00
5 B5 Apples
5 C5 152
**************************************
6 A6 2015-04-10 18:10:37
6 B6 Bananas
6 C6 23
**************************************
7 A7 2015-04-10 02:40:46
7 B7 Strawberries
7 C7 98
**************************************

目录
相关文章
|
2月前
|
人工智能 Java Linux
Python高效实现Excel转PDF:无Office依赖的轻量化方案
本文介绍无Office依赖的Python方案,利用Spire.XLS、python-office、Aspose.Cells等库实现Excel与PDF高效互转。支持跨平台部署、批量处理、格式精准控制,适用于服务器环境及自动化办公场景,提升转换效率与系统稳定性。
315 7
|
2月前
|
机器学习/深度学习 监控 数据挖掘
Python 高效清理 Excel 空白行列:从原理到实战
本文介绍如何使用Python的openpyxl库自动清理Excel中的空白行列。通过代码实现高效识别并删除无数据的行与列,解决文件臃肿、读取错误等问题,提升数据处理效率与准确性,适用于各类批量Excel清理任务。
356 0
|
5月前
|
开发工具 Python
使用Python和OpenAPI将云上的安全组规则填写入Excel
本文介绍如何通过Python脚本自动化获取阿里云安全组及其规则信息,并将结果导出为Excel表格。相比CLI命令行方式,Python实现更高效、便捷,适用于需要批量处理和交付的场景。
使用Python和OpenAPI将云上的安全组规则填写入Excel
|
12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。 ####
2047 10
|
7月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据可视化
Python数据分析,别再死磕Excel了!
Python数据分析,别再死磕Excel了!
295 2
|
Java API Apache
Java编程如何读取Word文档里的Excel表格,并在保存文本内容时保留表格的样式?
【10月更文挑战第29天】Java编程如何读取Word文档里的Excel表格,并在保存文本内容时保留表格的样式?
869 5
|
10月前
|
存储 数据采集 数据格式
Python自动化Office文档处理全攻略
本文介绍如何使用Python自动化处理Word、Excel和PDF文档,提升办公效率。通过安装`python-docx`、`openpyxl`、`pandas`、`PyPDF2`和`pdfplumber`等库,可以轻松实现读取、修改、创建和批量处理这些文档。具体包括:自动化处理Word文档(如读取、修改内容、调整样式),Excel文档(如读取、清洗、汇总数据),以及PDF文档(如提取文本和表格数据)。结合代码示例和实战案例,帮助你掌握高效办公技巧,减少手动操作的错误率。
628 1
|
11月前
|
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。
|
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。
791 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
|
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。
604 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

热门文章

最新文章

推荐镜像

更多