使用python读取excel

简介: 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/qq_34173549/article/details/81178561 使用python读取excel1.
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/qq_34173549/article/details/81178561

使用python读取excel

1.使用的库为lxrd,安装可用:pip install lxrd

# coding=utf-8
import xlrd

# 文件的名字
file_name = "not_get_app.xlsx"
# 打开文件
bk = xlrd.open_workbook(file_name)
# 代开sheet1
sh = bk.sheet_by_name("Sheet1")
# 获取行数
row_num = sh.nrows
row_list = []
for i in range(1, row_num):
    # 获取第i行的正行的数据
    row_data = sh.row_values(i)
    row_list.append(row_data)
# 打印每一行的内容,打印出的为列表的形式
for row in row_list:
    print row

注意:从excel里读取的整数转化出来为浮点型数据

相关文章
|
23天前
|
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。 ####
|
3月前
|
Python
Python办公自动化:xlwings对Excel进行分类汇总
Python办公自动化:xlwings对Excel进行分类汇总
108 1
|
3月前
|
Python
Python自动化:xlwings合并Excel
Python自动化:xlwings合并Excel
65 0
|
1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。
111 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
|
20天前
|
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。
32 0
|
2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。
110 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
|
2月前
|
Python
python读写操作excel日志
主要是读写操作,创建表格
68 2
|
2月前
|
Python
Python 自动化操作 Excel - 02 - xlwt
Python 自动化操作 Excel - 02 - xlwt
45 14
|
2月前
|
Python
Python 自动化操作 Excel - 03 - xlutils
Python 自动化操作 Excel - 03 - xlutils
44 13
|
2月前
|
数据处理 Python
Python 高级技巧:深入解析读取 Excel 文件的多种方法
在数据分析中,从 Excel 文件读取数据是常见需求。本文介绍了使用 Python 的三个库:`pandas`、`openpyxl` 和 `xlrd` 来高效处理 Excel 文件的方法。`pandas` 提供了简洁的接口,而 `openpyxl` 和 `xlrd` 则针对不同版本的 Excel 文件格式提供了详细的数据读取和处理功能。此外,还介绍了如何处理复杂格式(如合并单元格)和进行性能优化(如分块读取)。通过这些技巧,可以轻松应对各种 Excel 数据处理任务。
254 16