python如何读取excel？使用Python中的openpyxl模块可以轻松读取Excel文件中的公式结果。为了确保只获取计算后的值，而非公式本身，我们需要在加载工作簿时启用"data_only=True"参数。那么，python如何读取excel？一起来了解一下吧。
在Python中，使用pandas库的read_excel函数读取Excel文件的方法如下：
安装依赖库：
确保已安装pandas库，以及处理Excel文件所需的xlrd和openpyxl库。
读取Excel文件：
使用pandas.read_excel函数读取Excel文件。
读取路径可以是绝对路径或相对路径。
指定工作表：
通过sheet_name参数指定要读取的特定工作表。
按名称选择：传入工作表的名称。
按位置选择：传入工作表的位置索引。
读取所有工作表：将sheet_name设置为None，返回一个字典，键为工作表名称，值为内容。
设置列标签：
使用header参数指定哪一行作为列标签。
默认值为0，即第一行作为列标签。
如需跳过标题行，可设置header=1等。
处理缺失值：
pandas读取时默认将缺失值标记为NaN。
若遇到其他异常符号，可使用na_values参数进行自定义处理。
解析日期格式：
对于包含时间列的文件，可能需要手动解析日期格式。
使用Python读取并输出Excel表格数据的步骤如下：
首先，明确目标：将Excel表中A1数据填写到新建表的A3、A4、A5格子中，A2数据写入到表二中的B3，B4，B5格子中。
具体步骤如下：
第一步，获取Excel文件列表。将所有Excel文件放置于特定目录下，如"D:\Test"，利用os.listdir获取该目录下所有文件名。
第二步，使用pd.read_excel()函数读取每个Excel文件的数据。
第三步，整合不同Excel文件的数据。将读取的数据合并到一起。
第四步，调整数据顺序。使用pd.T进行转置操作，调整数据排列顺序。
第五步，使用pd.to_excel()函数将整理后的数据输出到新的Excel文档中。
总结方法，首先通过os.listdir获取Excel文件名，然后使用pd.read_excel()读取文件数据，接着合并并调整数据顺序，最后利用pd.to_excel()将数据写入新Excel文件。这样就能实现将多个Excel文件的数据整合并输出到一个新文件中。
使用Python中的openpyxl模块可以轻松读取Excel文件中的公式结果。为了确保只获取计算后的值，而非公式本身，我们需要在加载工作簿时启用"data_only=True"参数。下面是一个简单的示例代码：
1 2 import openpyxl
wb = openpyxl.load_workbook('sogou.xlsx', data_only=True)
这段代码首先导入了openpyxl模块，然后加载了一个名为"sogou.xlsx"的Excel文件。通过设置"data_only=True"，openpyxl会自动获取每个单元格的计算结果，而不是原始公式。这种方法特别适用于需要直接处理数据而非公式的场景。
例如，如果我们想要查看某个特定单元格的内容，可以使用以下代码：
1 cell_value = wb['Sheet1']['A1'].value
这将返回单元格A1中的计算结果，而不是公式。通过遍历整个工作簿或特定的工作表，我们可以轻松获取所有单元格的数据。
值得注意的是，这种方法在处理大型Excel文件时可能需要更多时间，因为openpyxl需要计算每个单元格的值。对于频繁更新的文件或大数据集，可能需要考虑其他解决方案，如使用Pandas库结合openpyxl进行数据处理。
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Python和MATLAB读取excel指定行列数据的方法1、用xlrd读取
对应方法如下，需要先importxlrd和numpy，通过row_start和row_end控制行数，通过column_start和column_end控制列数
这里要注意python是0-based索引，excel看的时候是1-based的索引
2、用pandas下的read_excel函数
dframe=pd.read_excel(“file_name.xlsx”)
dframe=pd.read_excel(“file_name.xlsx”,sheetname=”Sheet_name”)
dframe=pd.read_excel(“file_name.xlsx”,sheetname=number)
读取表格的方式有两种：
1、xlsread
[~,MeaDef,~]=xlsread(xls_site,table_tag,'B12:AI12');
这里输出是一个对应数字，一个对应字符串，一个是用元胞把所有数据放在一起
对应的xlswrite格式：
xlswrite(xls_site_output,train,1,['A',num2str(ix+1),':M',num2str(ix+1)])
2、read_table
用Python编程，现在有一个.CSV文件，一共四十行，怎么读取第10-20行的数据？
importpandasaspd
df=pd.read_csv("你的文件路径")
df.loc[10:20]
指定从第几行读取列表python1.打开表格
table=xlrd.open("path_to_your_excel",'rb')
一般时候需要进行判断，防止表格打开错误
try：
table=xlrd.open("path_to_your_excel",'rb')
exceptException,e
printstr(e)
当表格打开错误时，可以捕获异常
2.一个表格中可以包含多个工作簿
那么需要用到哪个工作簿
python提供了三种获取方式
sheet1=table.sheet()[1]or
sheet1=table.sheet_by_index()or
sheet1＝table.sheet_by_name("sheetname")
3.上一步我们已经获取到具体的sheet(工作簿)
那么根据需求，python提供了获取表格行数列数的方法
获取行数：nrows=sheet.nrows
获取列数：ncols=sheet.cols
返回值type为int
获取列数或行数可能是为了后续需要进行遍历内部的数据而用，那么下面来说python提供可以获取某一行或者某一列值的方法
4.获取某行某列的值
获取某一行的值：
nrow_value=sheet.row_values(number)
获取某一列的值：
ncol_value=sheet.col_values(number)
#上面row_values(number)中的表示想要获取哪一行的索引值，比如获取第一行的值，就是row_values(0)
返回值的type为list
整行整列的数据获取，python给出了直接的方法，那么获取整张表数据呢，就需要用到for循环进行遍历每一个单元格
如何用python取出第5行第10行第15行第n*5行的数据呢？i?=?0
for?line?in?input_file:
????i?+=?1
????if?i?%?5?==?0:
????????#?处理第n*5行
????????process(line)
结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于python读取第多少行的数据的全部内容了，感谢您花时间阅读本站内容，希望对您有所帮助，更多关于python读取第多少行的数据的相关内容别忘了在本站进行查找喔。
在Python的数据分析库Pandas中，处理Excel数据有两类常用方法：pd.ExcelFile和pd.read_excel。它们各有其功能和使用场景。
首先，使用pd.ExcelFile的方法，步骤如下：
1. 打开Excel文件，通过传入文件路径调用pd.ExcelFile()函数。
2. 获得工作簿的结构，通过sheet_names属性获取各工作表的名称列表。
3. 选择要读取的工作表，通过parse方法指定工作表名，可以将数据读取为DataFrame。
4. 为了自定义读取，pd.read_excel提供了丰富的参数，如header指明列名位置，usecols选择特定列，skiprows跳过部分行，na_values设置缺失值处理方式。
5. 当数据操作完毕后，记得关闭Excel文件以释放系统资源。
另一种方法是pd.read_excel，其核心函数用于直接读取Excel文件：
1. 通过io参数指定Excel文件的位置，可以是文件路径或类似文件对象。
2. sheet_name参数用于指定要读取的工作表，可以是名称或索引，默认读取第一个表。
3. header选项用来设置列名所在的行，通常默认为第一行。
以上就是python如何读取excel的全部内容，使用pandas.read_excel函数读取Excel文件。读取路径可以是绝对路径或相对路径。指定工作表：通过sheet_name参数指定要读取的特定工作表。按名称选择：传入工作表的名称。按位置选择：传入工作表的位置索引。读取所有工作表：将sheet_name设置为None，返回一个字典，键为工作表名称，值为内容。内容来源于互联网，信息真伪需自行辨别。如有侵权请联系删除。
