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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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
《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