python提取数据制作excel

㈠ python：提取txt文件中特定内容后的数据到excel

首先，你的TXT文件格式是否清晰，如果是类似表格的话，假如IPC在每行第三个位置，你可以按行读取，然后split剪切，得到IPC数据
最好把TXT贴上来比较好

㈡ python提取excel表中的数据

如果只涉及从Excel中提取数据，那么用第三方库xlrd比较方便，具体方法可以网络。

㈢ 利用python批量读取excel数据并按顺序保存至新表

一般需要数据处理时我们会使用excel表格，并可使用其自带的求和、排序等功能对数据进行处理，但对于某些复杂的处理，我们可以使用python工具来读取excel数据，并通过python编程，来实现自己所需要的数据处理结果和数据保存方式。

㈣ python怎么把数据输出到excel

python导出数据到excel文件的方法：

1、调用Workbook()对象中的add_sheet()方法

1

2

wb = xlwt.Workbook()

ws = wb.add_sheet('A Test Sheet')

2、通过add_sheet()方法中的write()函数将数据写入到excel中，然后使用save()函数保存excel文件

1

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7

ws.write(0, 0, 1234.56, style0)

ws.write(1, 0, datetime.now(), style1)

ws.write(2, 0, 1)

ws.write(2, 1, 1)

ws.write(2, 2, xlwt.Formula("A3+B3"))

wb.save('example.xls')

完整代码如下：

1

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3

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5

6

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15

import xlwtfrom datetime import datetime

style0 = xlwt.easyxf('font: name Times New Roman, color-index red, bold on',num_format_str='#,##0.00')

style1 = xlwt.easyxf(num_format_str='D-MMM-YY')

wb = xlwt.Workbook()

ws = wb.add_sheet('A Test Sheet')

ws.write(0, 0, 1234.56, style0)

ws.write(1, 0, datetime.now(), style1)

ws.write(2, 0, 1)

ws.write(2, 1, 1)

ws.write(2, 2, xlwt.Formula("A3+B3"))

wb.save('example.xls')

程序执行结果如下：

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（推荐操作系统：windows7系统、Python 3.9.1，DELL G3电脑。）

㈤ 如何使用python将大量数据导出到Excel中的小技巧

如何使用python将大量数据导出到Excel中的小技巧

（1） 问题描述：为了更好地展示数据，Excel格式的数据文件往往比文本文件更具有优势，但是具体到python中，该如何导出数据到Excel呢？如果碰到需要导出大量数据又该如何操作呢？本文主要解决以上两个问题。

（2）具体步骤如下：
1.第一步，安装openpyxl,
使用pip install openpyxl即可，但是在windows下安装的是2.2.6版本，但是centos自动安装的是4.1版本,（多谢海哥的提醒）。
写的代码在windows下运行没问题，但centos上却报错了，说是ew=ExcelWriter(workbook=wb)少提供一个参数，于是果断在 237服务器上我已安装2.2.6版本的，问题解决。
pip install openpyxl==2.2.6
2.第二步，哈哈，没有啦，废话不说了，直接上代码，ps，代码中包含xlwt和openpyxl的两个实现版本。

（3）扩展阅读：通过查阅资料，发现网上众说纷纭，总结起来有如下几点：
python Excel相关的操作的mole lib有两组，一组是xlrd、xlwt、xlutils，另一组是openpyxl,
但是前一组（xlrd，xlwt）比较老，只能处理由Excel 97-2003 或者Excel 97 以前版本生成的xls格式的excel文件，xlwt甚至不支持07版以后的excel ，这个格式excel文件一般来说，最大只能支持256列或者65536行的excel文件。
因此面对需要导出大量数据到excel的情况，你将有如下三种选择，（1）换一种存储格式，如保存为CSV文件 (2)使用openpyxl—，因为它支持对Excel 2007+ xlsx/xlsm format的处理 (3) win32 COM (Windows only)
当然，我们要直面困难了，为了更好地展示数据给产品和用户，我们依然选择的第二种。
ps,非常lucky，一番搜索后我找到了openpyxl，支持07+的excel，一直有人在维护，文档清晰易读，参照Tutorial和API文档很快就能上手，就是它了~
(4)闲话少说，直接上代码，敬请参考

# coding:utf-8
'''
# 希望对大家有帮助哈，请多提问题
create by yaoyz
date: 2017/01/24
'''
import xlrd
import xlwt
# workbook相关
from openpyxl.workbook import Workbook
# ExcelWriter，封装了很强大的excel写的功能
from openpyxl.writer.excel import ExcelWriter
# 一个eggache的数字转为列字母的方法
from openpyxl.utils import get_column_letter
from openpyxl.reader.excel import load_workbook

class HandleExcel():
'''Excel相关操作类'''
def __init__(self):
self. head_row_labels = [u'学生ID',u'学生姓名',u'联系方式',u'知识点ID',u'知识点名称']
"""
function：
读出txt文件中的每一条记录，把它保存在list中
Param:
filename: 要读出的文件名
Return:
res_list： 返回的记录的list
"""
def read_from_file(self,filename):
res_list=[]
file_obj=open(filename,"r")
for line in file_obj.readlines():
res_list.append(line)
file_obj.close()
return res_list
"""
function：
读出*.xlsx中的每一条记录，把它保存在data_dic中返回
Param:
excel_name: 要读出的文件名
Return:
data_dic： 返回的记录的dict
"""
def read_excel_with_openpyxl(self, excel_name="testexcel2007.xlsx"):
# 读取excel2007文件
wb = load_workbook(filename=excel_name)
# 显示有多少张表
print "Worksheet range(s):" , wb.get_named_ranges()
print "Worksheet name(s):" , wb.get_sheet_names()
# 取第一张表
sheetnames = wb.get_sheet_names()
ws = wb.get_sheet_by_name(sheetnames[0])
# 显示表名，表行数，表列数
print "Work Sheet Titile:" ,ws.title
print "Work Sheet Rows:" ,ws.get_highest_row()
print "Work Sheet Cols:" ,ws.get_highest_column()
# 获取读入的excel表格的有多少行，有多少列
row_num=ws.get_highest_row()
col_num=ws.get_highest_column()
print "row_num: ",row_num," col_num: ",col_num
# 建立存储数据的字典
data_dic = {}
sign=1
# 把数据存到字典中
for row in ws.rows:
temp_list=[]
# print "row",row
for cell in row:
print cell.value,
temp_list.append(cell.value)
print ""
data_dic[sign]=temp_list
sign+=1
print data_dic
return data_dic
"""
function：
读出*.xlsx中的每一条记录，把它保存在data_dic中返回
Param:
records: 要保存的，一个包含每一条记录的list
save_excel_name: 保存为的文件名
head_row_stu_arrive_star:
Return:
data_dic： 返回的记录的dict
"""
def write_to_excel_with_openpyxl(self,records,head_row,save_excel_name="save.xlsx"):
# 新建一个workbook
wb = Workbook()
# 新建一个excelWriter
ew = ExcelWriter(workbook=wb)
# 设置文件输出路径与名称
dest_filename = save_excel_name.decode('utf-8')
# 第一个sheet是ws
ws = wb.worksheets[0]
# 设置ws的名称
ws.title = "range names"
# 写第一行，标题行
for h_x in range(1,len(head_row)+1):
h_col=get_column_letter(h_x)
#print h_col
ws.cell('%s%s' % (h_col, 1)).value = '%s' % (head_row[h_x-1])
# 写第二行及其以后的那些行
i = 2
for record in records:
record_list=str(record).strip().split("\t")
for x in range(1,len(record_list)+1):
col = get_column_letter(x)
ws.cell('%s%s' % (col, i)).value = '%s' % (record_list[x-1].decode('utf-8'))
i += 1
# 写文件
ew.save(filename=dest_filename)
"""
function：
测试输出Excel内容
读出Excel文件
Param:
excel_name: 要读出的Excel文件名
Return:
无
"""
def read_excel(self,excel_name):
workbook=xlrd.open_workbook(excel_name)
print workbook.sheet_names()
# 获取所有sheet
print workbook.sheet_names() # [u'sheet1', u'sheet2']
sheet2_name = workbook.sheet_names()[1]
# 根据sheet索引或者名称获取sheet内容
sheet2 = workbook.sheet_by_index(1) # sheet索引从0开始
sheet2 = workbook.sheet_by_name('Sheet1')
# sheet的名称，行数，列数
print sheet2.name,sheet2.nrows,sheet2.ncols
# 获取整行和整列的值（数组）
rows = sheet2.row_values(3) # 获取第四行内容
cols = sheet2.col_values(2) # 获取第三列内容
print rows
print cols
# 获取单元格内容
print sheet2.cell(1,0).value
print sheet2.cell_value(1,0)
print sheet2.row(1)[0].value
# 获取单元格内容的数据类型
print sheet2.cell(1,0).ctype
# 通过名称获取
return workbook.sheet_by_name(u'Sheet1')
"""
function：
设置单元格样式
Param:
name: 字体名字
height: 字体高度
bold: 是否大写
Return:
style: 返回设置好的格式对象
"""
def set_style(self,name,height,bold=False):
style = xlwt.XFStyle() # 初始化样式
font = xlwt.Font() # 为样式创建字体
font.name = name # 'Times New Roman'
font.bold = bold
font.color_index = 4
font.height = height
borders= xlwt.Borders()
borders.left= 6
borders.right= 6
borders.top= 6
borders.bottom= 6
style.font = font
style.borders = borders
return style
"""
function：
按照 设置单元格样式 把计算结果由txt转变为Excel存储
Param:
dataset：要保存的结果数据，list存储
Return:
将结果保存为 excel对象中
"""
def write_to_excel(self, dataset,save_excel_name,head_row):
f = xlwt.Workbook() # 创建工作簿
# 创建第一个sheet:
# sheet1
count=1
sheet1 = f.add_sheet(u'sheet1', cell_overwrite_ok=True) # 创建sheet
# 首行标题：
for p in range(len(head_row)):
sheet1.write(0,p,head_row[p],self.set_style('Times New Roman',250,True))
default=self.set_style('Times New Roman',200,False) # define style out the loop will work
for line in dataset:
row_list=str(line).strip("\n").split("\t")
for pp in range(len(str(line).strip("\n").split("\t"))):
sheet1.write(count,pp,row_list[pp].decode('utf-8'),default)
count+=1
f.save(save_excel_name) # 保存文件

def run_main_save_to_excel_with_openpyxl(self):
print "测试读写2007及以后的excel文件xlsx，以方便写入文件更多数据"
print "1. 把txt文件读入到内存中，以list对象存储"
dataset_list=self.read_from_file("test_excel.txt")
'''test use openpyxl to handle EXCEL 2007'''
print "2. 把文件写入到Excel表格中"
head_row_label=self.head_row_labels
save_name="test_openpyxl.xlsx"
self.write_to_excel_with_openpyxl(dataset_list,head_row_label,save_name)
print "3. 执行完毕，由txt格式文件保存为Excel文件的任务"
def run_main_save_to_excel_with_xlwt(self):
print " 4. 把txt文件读入到内存中，以list对象存储"
dataset_list=self.read_from_file("test_excel.txt")
'''test use xlwt to handle EXCEL 97-2003'''
print " 5. 把文件写入到Excel表格中"
head_row_label=self.head_row_labels
save_name="test_xlwt.xls"
self.write_to_excel_with_openpyxl(dataset_list,head_row_label,save_name)
print "6. 执行完毕，由txt格式文件保存为Excel文件的任务"
if __name__ == '__main__':
print "create handle Excel Object"
obj_handle_excel=HandleExcel()
# 分别使用openpyxl和xlwt将数据写入文件
obj_handle_excel.run_main_save_to_excel_with_openpyxl()
obj_handle_excel.run_main_save_to_excel_with_xlwt()
'''测试读出文件，注意openpyxl不可以读取xls的文件,xlrd不可以读取xlsx格式的文件'''
#obj_handle_excel.read_excel_with_openpyxl("testexcel2003.xls") # 错误写法
#obj_handle_excel.read_excel_with_openpyxl("testexcel2003.xls") # 错误写法
obj_handle_excel.read_excel("testexcel2003.xls")
obj_handle_excel.read_excel_with_openpyxl("testexcel2007.xlsx")

㈥ 用python模糊检索EXCEL文件的内容，并写入新的EXCEL表

这类基础逻辑编程初学可以手写逻辑，这个基本如下：

1. 载入基础信息（Excel地址）

   ###手动指定###

2. 获取输入查询数据

   ###input()获取，保存指变量###

3. 打开Excel文件

   ####使用openpyxl打开，获取工作簿对象和表对象####

4. 获取excel有效行与列数据

   ### 可以函数判断，最好手工写非空判断获取####

5. 遍历返回结果数据

   ### 读取每个单元格 查询字符串即可，习惯用Count还是find函数看具体需求和习惯###

6. 写入文件

   同样可以采用openpyxl写入excel或者直接写入txt文件

㈦ 想要处理用python抓取的数据，并且要导出到excel

importjson

data={"data":[
{"id":"1","price_data":"2017-01-06","nav":"1.516900","cumulativate_nav_withdrawa1":"1.516900"},
{"id":"1","price_data":"2017-01-02","nav":"1.516900","cumulativate_nav_withdrawa1":"1.516900"},
{"id":"1","price_data":"2017-01-03","nav":"1.516900","cumulativate_nav_withdrawa1":"1.516900"},
{"id":"1","price_data":"2017-01-05","nav":"1.516900","cumulativate_nav_withdrawa1":"1.516900"},
{"id":"1","price_data":"2017-01-07","nav":"1.516900","cumulativate_nav_withdrawa1":"1.516900"}
]}

json_str=json.mps(data)
jsonData=json.loads(json_str)
all_data=jsonData["data"]
foriteminall_data:
#导出代码在这里实现
	printitem['price_data'],item['nav'],item['cumulativate_nav_withdrawa1']

㈧ python提取excel表中的数据两列

1、首先打开excel表格，在单元格中输入两列数据，需要将这两列数据进行比对相同数据。

2、然后在C1单元格中输入公式：=VLOOKUP(B1,A:A,1,0)，意思是比对B1单元格中A列中是否有相同数据。

3、点击回车，即可将公式的计算结果显示出来，可以看到C1中显示的是B1在A列中找到的相同数据。

4、将公式向下填充，即可发现C列中显示出的数字即为有相同数据的，显示“#N/A”的为没有找到匹配数据的。

5、将C1-C4中的数据进行复制并粘贴成数值，即可完成相同数据的提取操作。
在实际研究中，我们经常需要获取大量数据，而这些数据很大一部分以pdf表格的形式呈现，如公司年报、发行上市公告等。面对如此多的数据表格，采用手工复制黏贴的方式显然并不可取。那么如何才能高效提取出pdf文件中的表格数据呢？

Python提供了许多可用于pdf表格识别的库，如camelot、tabula、pdfplumber等。综合来看，pdfplumber库的性能较佳，能提取出完整、且相对规范的表格。因此，本推文也主要介绍pdfplumber库在pdf表格提取中的作用。

作为一个强大的pdf文件解析工具，pdfplumber库可迅速将pdf文档转换为易于处理的txt文档，并输出pdf文档的字符、页面、页码等信息，还可进行页面可视化操作。使用pdfplumber库前需先安装，即在cmd命令行中输入：

pip install pdfplumber

pdfplumber库提供了两种pdf表格提取函数，分别为.extract_tables( )及.extract_table( )，两种函数提取结果存在差异。为进行演示，我们网站上下载了一份短期融资券主体信用评级报告，为pdf格式。任意选取某一表格，其界面如下：

接下来，我们简要分析两种提取模式下的结果差异。

（1）.extract_tables( )

可输出页面中所有表格，并返回一个嵌套列表，其结构层次为table→row→cell。此时，页面上的整个表格被放入一个大列表中，原表格中的各行组成该大列表中的各个子列表。若需输出单个外层列表元素，得到的便是由原表格同一行元素构成的列表。例如，我们执行如下程序：

输出结果：

（2）.extract_table( )

返回多个独立列表，其结构层次为row→cell。若页面中存在多个行数相同的表格，则默认输出顶部表格；否则，仅输出行数最多的一个表格。此时，表格的每一行都作为一个单独的列表，列表中每个元素即为原表格的各个单元格内容。若需输出某个元素，得到的便是具体的数值或字符串。如下：

输出结果：

在此基础上，我们详细介绍如何从pdf文件中提取表格数据。其中一种思路便是将提取出的列表视为一个字符串，结合Python的正则表达式re模块进行字符串处理后，将其保存为以标准英文逗号分隔、可被Excel识别的csv格式文件，即进行如下操作：

输出结果：

尽管能获得完整的表格数据，但这种方法相对不易理解，且在处理结构不规则的表格时容易出错。由于通过pdfplumber库提取出的表格数据为整齐的列表结构，且含有数字、字符串等数据类型。因此，我们可调用pandas库下的DataFrame( )函数，将列表转换为可直接输出至Excel的DataFrame数据结构。DataFrame的基本构造函数如下：

DataFrame([data,index, columns])

三个参数data、index和columns分别代表创建对象、行索引和列索引。DataFrame类型可由二维ndarray对象、列表、字典、元组等创建。本推文中的data即指整个pdf表格，提取程序如下：

其中，table[1:]表示选定整个表格进行DataFrame对象创建，columns=table[0]表示将表格第一行元素作为列变量名，且不创建行索引。输出Excel表格如下：

通过以上简单程序，我们便提取出了完整的pdf表格。但需注意的是，面对不规则的表格数据提取，创建DataFrame对象的方法依然可能出错，在实际操作中还需进行核对。

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2）必须准确，详细，有例子，有截图；

㈨ 用python给excel某一列提取出来

可以用pandas库很方便的进行读取

import pandas as pd

#获取d盘根目录下工作簿4这个EXCEL文件的Sheet2工作表中的D列（第3列）内容

df=pd.read_excel(r'd:/工作簿4.xlsx',sheet_name='Sheet2',usecols=[2])

print(df)

㈩ 怎么用python+openpyxl提取txt文本数据到excel

感觉有点拖裤子放屁。。。。。明明直接就可以EXCEL导入TXT的，为什么还从绕弯走一圈。。。。。
并且后面三个问题，都是EXCEL操作的基础题，第一题用&连接符号，第二题数据分裂，日期格式分裂即可，第三题CLEAN或者数据直接分裂都可以