python处理表格函数 python如何处理表格

python中去除excel某列前后指定字符

可用mid函数截取。 一、处理方法: 1、给出起始位置和长度。示例公式:=mid(a1,5,3) 公式结果为提取A1单元格中从第5位开始的3个字符。 2、提取某特定字符串后的若干字符。示例公式:=mid(a1,find("ABC",a1) LEN("ABC"),3))) 公式结果为提取A1单元格中字符串ABC之后的3个字符。 二、关于MID函数。 MID 返回文本字符串中从指定位置开始的特定数目的字符。 语法为:MID(text,start_num,num_chars) Text 是包含要提取字符的文本字符串。 Start_num 是文本中要提取的第一个字符的位置。文本中第一个字符的 start_num 为 1,以此类推。 Num_chars 指定希望 MID 从文本中返回字符的个数。

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python如何读取excel里面某一整列内容并修改？

可以使用 Python 中的 pandas 库来读取 Excel 文件里面某一整列内容并修改。

首先，需要安装 pandas 库。在命令行中输入：

pip install pandas

然后可以使用 pandas 的 read_excel 函数读取 Excel 文件，并使用 iloc 属性获取某一整列内容。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件

df = pd.read_excel("your_file.xlsx")

# 获取某一整列内容

column_data = df.iloc[:, 2]

# 2 是列的编号，从 0 开始# 修改某一整列内容

column_data = column_data + 1

# 更新到 Excel 文件

df.iloc[:, 2] = column_data

df.to_excel("your_file.xlsx", index=False)

上面的代码会读取“your_file.xlsx”这个excel文件，获取第3列的内容并修改，最后将修改后的内容重新写入到excel文件中，注意这里没有保留原来的数据，如果需要保留原来的数据需要另外操作。

需要注意的是，若要读取的excel文件中有多个工作表，需要使用 pd.read_ex

Python处理Excel效率高十倍(下篇)通篇硬干货，再也不用加班啦

《用Python处理Excel表格》下篇来啦！

身为工作党或学生党的你，平日里肯定少不了与Excel表格打交道的机会。当你用Excel处理较多数据时，还在使用最原始的人工操作吗？现在教你如何用Python处理Excel，从此处理表格再也不加班，时间缩短数十倍！

上篇我们进行了一些事前准备，目的是用Python提取Excel表中的数据。而这一篇便是在获取数据的基础上，对Excel表格的实操处理。

第9行代码用来指定创建的excel的活动表的名字：

·不写第9行，默认创建sheet

·写了第9行，创建指定名字的sheet表

第9行代码，通过给单元格重新赋值，来修改单元格的值

第9行代码的另一种写法sheet['B1'].value = 'age'

第10行代码，保存时如果使用原来的（第7行）名字，就直接保存；如果使用了别的名字，就会另存为一个新文件

插入有效数据

使用append()方法，在原来数据的后面，按行插入数据

·insert_rows(idx=数字编号, amount=要插入的行数)，插入的行数是在idx行数的下方插入

·insert_cols(idx=数字编号, amount=要插入的列数)，插入的位置是在idx列数的左侧插入

·delete_rows(idx=数字编号, amount=要删除的行数)

·delete_cols(idx=数字编号, amount=要删除的列数)

move_range(“数据区域”,rows=,cols=)：正整数为向下或向右、负整数为向左或向上

举个例子：

openpyxl.styles.Font(name=字体名称,size=字体大小,bold=是否加粗,italic=是否斜体,color=字体颜色)

其中，字体颜色中的color是RGB的16进制表示

再者，可以使用for循环，修改多行多列的数据，在这里介绍了获取的方法

Alignment(horizontal=水平对齐模式,vertical=垂直对齐模式,text_rotation=旋转角度,wrap_text=是否自动换行)

水平对齐：‘distributed’，‘justify’，‘center’，‘left’， ‘centerContinuous’，'right，‘general’

垂直对齐：‘bottom’，‘distributed’，‘justify’，‘center’，‘top’

当然，你仍旧可以调用for循环来实现对多行多列的操作

设置行列的宽高：

·row_dimensions[行编号].height = 行高

·column_dimensions[列编号].width = 列宽

合并单元格有下面两种方法，需要注意的是，如果要合并的格子中有数据，即便python没有报错，Excel打开的时候也会报错。

merge_cells(待合并的格子编号)

merge_cells(start_row=起始行号，start_column=起始列号，end_row=结束行号，end_column=结束列号)

拆分单元格的方法同上

unmerge_cells(待合并的格子编号)

unmerge_cells(start_row=起始行号，start_column=起始列号，end_row=结束行号，end_column=结束列号)

create_sheet(“新的sheet名”)：创建一个新的sheet表

第11行，使用title修改sheet表的名字

remove(“sheet名”)：删除某个sheet表

要删除某sheet表，需要激活这个sheet表，即：将其作为活动表（关于活动表的定义请看前面文章开头写的有）下面8~11行代码展示了原始活动表与手动更换活动表，第13行代码删掉活动表

背景知识

numpy与pandas

NumPy是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库；pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为解决数据分析任务而创建的，我们需要利用Pandas进行Excel的合并

1.下面的代码生成了一个5行3列的包含15个字符的嵌套列表

（注意，第4行代码：15是等于35的，如果是15对应43，或者16对应5*3都会报错）

（注意，第5行代码，虽然5行3列是15个数据，但是可以指定数据从1开头，到16结束）

2.添加表头

使用pandas库的DataFrame来添加表头。关于打印的结果，把最左侧的一列去掉之后会发现结果很和谐，这是因为最左侧的一列代表行号。此时xx变量的类型是

xlsxwriter模块一般是和xlrd模块搭配使用的，

xlsxwriter：负责写入数据，

xlrd：负责读取数据。

1.创建一个工作簿

2.创建sheet表

3.写入数据