脚本如下:
from openpyxl import load_workbook workbook = load_workbook(u'/tmp/test.xlsx') #找到需要xlsx文件的位置 booksheet = workbook.active #获取当前活跃的sheet,默认是第一个sheet #如果想获取别的sheet页采取下面这种方式,先获取所有sheet页名,在通过指定那一页。 # sheets = workbook.get_sheet_names() # 从名称获取sheet # booksheet = workbook.get_sheet_by_name(sheets[0]) #获取sheet页的行数据 rows = booksheet.rows #获取sheet页的列数据 columns = booksheet.columns i = 0 # 迭代所有的行 for row in rows: i = i + 1 line = [col.value for col in row] cell_data_1 = booksheet.cell(row=i, column=3).value #获取第i行1 列的数据 cell_data_2 = booksheet.cell(row=i, column=4).value #获取第i行 2 列的数据 cell_data_3 = booksheet.cell(row=i, column=8).value #获取第i行 3 列的数据 cell_data_4 = booksheet.cell(row=i, column=18).value #获取第i行 4 列的数据 print (cell_data_1, cell_data_2, cell_data_3, cell_data_4)
实例:python读取excel数据做分类统计
某excel中记录了某个人的通话记录,下面程序将按照通话地点,通话类型等统计通话时间
# -*- coding:utf-8 -*- import xlrd import datetime infos=[] info_file=xlrd.open_workbook('src.xls')#打开excel文件 info_sheet=info_file.sheets()[0]#通过索引顺序获取工作表 row_count=info_sheet.nrows#获取行数,列数ncols for row in range(1,row_count): time_string=info_sheet.cell(row,3).value time_s_sp=time_string.split(':') infos.append(#该数组里放了row_count个字典 { 'type':info_sheet.cell(row,2).value,#获取单元格,通话类型,主叫被叫 'other_cellphone':info_sheet.cell(row,0).value,#对方号码, 'timespan':datetime.timedelta(seconds=int(time_s_sp[2]),minutes=int(time_s_sp[1]),hours=int(time_s_sp[0])), 'gpscity':info_sheet.cell(row,5).value#通话是本地还是外地 } ) time_all=datetime.timedelta(seconds=0)#初始化 time_types={} time_classes={} time_numbers={} for infor in infos:#取出该数组里的字典 time_all +=infor['timespan']#求总通话次数 infor_type=infor['type'] if infor_type in time_types: time_types[infor_type]+=infor['timespan'] else: time_types[infor_type]=infor['timespan']#按通话类型统计通话时间 infor_class=infor['gpscity'] if infor_class in time_classes: time_classes[infor_class]+=infor['timespan'] else: time_classes[infor_class]=infor['timespan']#这里相当于先分类赋值再++,按归属地统计通话时间 infor_number=infor['other_cellphone'] if infor_number in time_numbers: time_numbers[infor_number]+=infor['timespan'] else: time_numbers[infor_number]=infor['timespan']#根据号码统计通话时间 print '总通话时间:%s' % time_all print print '总通话方式分类' for k,v in time_types.items(): print k.encode('utf-8'),v print print '通话类型分类:' for k,v in time_classes.items(): print k.encode('utf-8'),v print print '对方号码分类:' for k,v in time_numbers.items(): print k,v
再优化下代码
# -*- coding:utf-8 -*- import xlrd from datetime import timedelta def read_excel(file_excel):#读excel并将需要的数据分类放在数组里 infos=[] info_file=xlrd.open_workbook(file_excel) info_sheet=info_file.sheets()[0] row_count=info_sheet.nrows for row in range(1,row_count): time_string=info_sheet.cell(row,3).value time_s_sp=time_string.split(':') infos.append( { 'type':info_sheet.cell(row,2).value, 'other_cellphone':info_sheet.cell(row,0).value, 'timespan':timedelta(seconds=int(time_s_sp[2]),minutes=int(time_s_sp[1]),hours=int(time_s_sp[0])), 'gpscity':info_sheet.cell(row,5).value } ) return infos def count_cell(list_dirs,infotype):#统计总通话及分类统计结果,存在字典里 result_dir={} time_all=timedelta(seconds=0) for list_dir in list_dirs: time_all +=list_dir['timespan'] info_type = list_dir[infotype] if info_type not in result_dir: result_dir[info_type]=list_dir['timespan'] else: result_dir[info_type]+=list_dir['timespan'] return time_all,result_dir def print_result(result_dir):#打印数据 for k,v in result_dir.items(): print k.encode('utf-8'),v if __name__=="__main__": list_dirs=read_excel('src.xls') time_all,result_type=count_cell(list_dirs,'type') result_cell=count_cell(list_dirs,'other_cellphone') result_gpscity = count_cell(list_dirs, 'gpscity') print '总通话时间:%s' % time_all print '按照通话类型分类:' print_result(result_type) print '按照号码分类:' print_result(result_cell[1]) print '按照归属地分类:' print_result(result_gpscity[1])
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
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Python读取xlsx
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
更新日志
2025年01月11日
2025年01月11日
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