python对excel进行遍历

㈠ 怎么用python提取Excel中下一行名字中有几个上一行名字，也就是怎么得到2这个数

用python读取excel中的一列数据步骤如下：

1、首先打开dos命令窗，安装必须的两个库，命令是：pip3 installxlrd；Pip3 install xlwt。

㈡ python一般遍历所有文件需要多久

在互联网管理、金融、物流等领域，往往离不开数据处理、统计分析等辅助决策的操作。

传统的商业分析(Business Analysis)，定性占比很大，以相对简单的数据处理为辅助，人们使用的分析工具主要是Excel；然而，自Excel2007版起，最大支持的工作表大小为16,384 列 × 1,048,576 行，超出最大行列数单元格中的数据将会丢失。

在大数据背景的今天，面对千万条以上动辄成百上千G的数据，单用excel难免显得力不从心，越来越多的人将关注点转向python。

易踩坑！Excel输给Python

(1)数据量级太大，报表来不及保存，Excel崩溃无响应

比如，工作中经常需要对一个表进行删除重复值处理，当工作表中格式过于复杂、数据量过于庞大时，Excel在计算时容易报错崩溃。

而python在数据处理的量级和性能上明显高于excel，对python来说，只需调用drop_plicates方法就可以轻松处理大批量数据，无需担心软件崩溃异常退出。

Python的处理方法如下：

调用方法：

DataFrame.drop_plicates(subset=None,keep='first', inplace=False)

————————————————

参数说明：

subset: column label or sequence of labels, optional

用来指定特定的列，默认所有列

keep :{‘first’, ‘last’, False}, default ‘first’

删除重复项并保留第一次出现的项

inplace: boolean, default False

选择直接在原来数据上修改或是保留一个副本

—————————————————删除重复行

(2)操作繁琐，人工处理容易粗心犯错

我们经常会遇到从一个Excel表格拷贝一些数据，粘贴到另一个Excel表格中去的情况；或者从多个表格中，合并含有重复列的旧表格为新表。

这些工作并不困难，却需要耗费大量人工审核的时间，且容易出错。

利用python，可以放心交给机器做运算，一行命令解决人工需点击上百次的工作。

Python处理方法如下：

设置循环遍历，匹配关键字，按照列名自动分割数据存储至本地

pandas自动分列操作

(3)重复性工作，效率低下

在做图表时，由于每个报表都需要做对应的图表，人工重复性操作N个报表，效率低下。

但是运用Python，可以调用已经集成好的工具包，自动化收集和清理数据，保存和刷新报表，对数据进行可视化展示。

Python处理方法如下：

对多个图表进行批量处理，并且轻松输出可视化内容，相比excel要高效得多。

小白学Python，压力大吗？

听起来Python是不是很高大上的样子？但事实上，即便是小白也能驾驭这样的“高大上”技能！

简单易学，速度快，正是学习Python的优点之一。Python说明文档极其简单，它更专注于解决问题而不是研究计算机语言本身，所以小白也能轻松上手！

以Python使用openpyxl读写excel文件为例

㈢ 求助：Python接口自动化-如何遍历读取excel表格

def test_request(self,n):
for i in range(n):
logger.logger.logger.debug('测试用例: "%s"' % re.test[i]['接口名称'])
# 发送请求
headers = sg.headers
urle = re.test[i]['环境']
url1 = re.test[i]['接口地址']
url = urle + url1
params = re.test[i]['参数']
res = requests.get(url=url, params=params, headers=headers).json()
logger.logger.logger.debug('返回结果：%s]' % (res))
self.assertEqual(res['code'], 'success')

n就是想读取前几行，如果是前两行，n就是2，i会先取0再取1，每读取一行excel表格的内容，就发一次request请求。

㈣ 利用python对excel计数，并输出结果

通常是直接用命令行cat 文件名|grep -c "idea"就可以解决。
在python里也可以直接 open('文件名','rb').read().count('idea')这样的方式取得数量
如果是复杂一些，可以用正则、
text=open('文件名','rb').read()
re.findall('(?isu)"username":"idea"', text)

㈤ 如何用python遍历文件夹下的所有excel文件

大数据处理经常要用到一堆表格，然后需要把数据导入一个list中进行各种算法分析，简单讲一下自己的做法：

1.如何读取excel文件

网上的版本很多，在xlrd模块基础上，找到一些源码：

[python]view plain

• importxdrlib,sys

• importxlrd

• defopen_excel(file="C:/Users/flyminer/Desktop/新建MicrosoftExcel工作表.xlsx"):

• data=xlrd.open_workbook(file)

• returndata

• #根据索引获取Excel表格中的数据参数:file：Excel文件路径colnameindex：表头列名所在行的所以，by_index：表的索引

• defexcel_table_byindex(file="C:/Users/flyminer/Desktop/新建MicrosoftExcel工作表.xlsx",colnameindex=0,by_index=0):

• data=open_excel(file)

• table=data.sheets()[by_index]

• nrows=table.nrows#行数

• ncols=table.ncols#列数

• colnames=table.row_values(colnameindex)#某一行数据

• list=[]

• forrownuminrange(1,nrows):

• row=table.row_values(rownum)

• ifrow:

• app={}

• foriinrange(len(colnames)):

• app[colnames[i]]=row[i]

• list.append(app)

• returnlist

• #根据名称获取Excel表格中的数据参数:file：Excel文件路径colnameindex：表头列名所在行的所以，by_name：Sheet1名称

• defexcel_table_byname(file="C:/Users/flyminer/Desktop/新建MicrosoftExcel工作表.xlsx",colnameindex=0,by_name=u'Sheet1'):

• data=open_excel(file)

• table=data.sheet_by_name(by_name)

• nrows=table.nrows#行数

• colnames=table.row_values(colnameindex)#某一行数据

• list=[]

• forrownuminrange(1,nrows):

• row=table.row_values(rownum)

• ifrow:

• app={}

• foriinrange(len(colnames)):

• app[colnames[i]]=row[i]

• list.append(app)

• returnlist

• defmain():

• tables=excel_table_byindex()

• forrowintables:

• print(row)

• tables=excel_table_byname()

• forrowintables:

• print(row)

• if__name__=="__main__":

• main()

• 最后一句是重点，所以这里也给代码人点个赞！

最后一句让代码里的函数都可以被复用，简单地说：假设文件名是a，在程序中import a以后，就可以用a.excel_table_byname()和a.excel_table_byindex()这两个超级好用的函数了。

2.然后是遍历文件夹取得excel文件以及路径：，原创代码如下：

[python]view plain

• importos

• importxlrd

• importtest_wy

• xpath="E:/唐伟捷/电力/电力系统总文件夹/舟山电力"

• xtype="xlsx"

• typedata=[]

• name=[]

• raw_data=[]

• file_path=[]

• defcollect_xls(list_collect,type1):

• #取得列表中所有的type文件

• foreach_elementinlist_collect:

• ifisinstance(each_element,list):

• collect_xls(each_element,type1)

• elifeach_element.endswith(type1):

• typedata.insert(0,each_element)

• returntypedata

• #读取所有文件夹中的xls文件

• defread_xls(path,type2):

• #遍历路径文件夹

• forfileinos.walk(path):

• foreach_listinfile[2]:

• file_path=file[0]+"/"+each_list

• #os.walk()函数返回三个参数：路径，子文件夹，路径下的文件，利用字符串拼接file[0]和file[2]得到文件的路径

• name.insert(0,file_path)

• all_xls=collect_xls(name,type2)

• #遍历所有type文件路径并读取数据

• forevey_nameinall_xls:

• xls_data=xlrd.open_workbook(evey_name)

• foreach_sheetinxls_data.sheets():

• sheet_data=test_wy.excel_table_byname(evey_name,0,each_sheet.name)

• #请参考读取excel文件的代码

• raw_data.insert(0,sheet_data)

• print(each_sheet.name,":Datahasbeendone.")

• returnraw_data

• a=read_xls(xpath,xtype)

• print("Victory")

• 欢迎各种不一样的想法~~

㈥ Python办公，如何遍历“数据库导出的表格”的所有单元格，清除单元格内容的前后空字符串

由于没有看到导出的表格样本，直接说吧：
遍历建议直接用pandas的itertuples()，去除前面的空白字符串用lstrip()就行
df = pd.read_excel("test.xlsx")
for row in df.itertuples():
row.行名称=row.行名称.lstrip()
以上应该就可以了，注意缩进。