XLSX

误删文件这事相信大家都碰到过，比如不小心误删了一个重要的文件，一不留神就把自己的硬盘清空了，或者是面对已经被误删的文件手足无措......以前碰到这种情况，有实力的程序员们就靠实力恢复误删的文件，像猿妹这样没实力的，网上购买个小工具也可以帮我恢复，就是费钱。 现在好了，最近微软在 Windows 10 应用商店中上架了一款免费的数据删除恢复工具 Windows File Recovery，猿妹再也不用担心误删文件了。 Windows File Recovery基于命令行程序设计，大小仅有8.26MB，所有Windows 10用户均可免费下载使用。 无论是照片、文档、视频还是其他，Windows File Recovery都可以帮你恢复，而且它还支持机械硬盘、固态硬盘、U盘、SD卡等多种硬件类型，遗憾的是，不支持网络驱动器文件恢复。 下面还是一起来看看用法吧： 1、安装下载 首先，通过下载链接打开“Windows File Recovery”的下载界面，点击“获取”按钮安装。（下载地址： https://www.microsoft.com/zh-cn/p/windows-file-recovery/9n26s50ln705?activetab=pivot:overviewtab ） 这里需要提醒大家的是，安装Windows File Recovery操作系统要求Windows

前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理。 没有安装PyEcharts的，先安装PyEcharts： data = pd.read_excel('D:/python/xgyq.xlsx',sheet_name='1')#按新增字段进行降序 data = data.sort_values(by=['新增'],ascending=[False]) 安装好PyEcharts之后，就可以将需要使用的模块进行导入： 在学习过程中有什么不懂得可以加我的 python学习qun，855408893 群里有不错的学习视频教程、开发工具与电子书籍。 与你分享python企业当下人才需求及怎么从零基础学习好python，和学习什么内容 c = ( #创建柱图对象，并设置大小，也可以不设置，直接使用默认大小即可 Bar(init_opts=opts.InitOpts(width="800px", height="400px")) #设置X轴数据系列，只取前10个数据，并转为列表格式 .add_xaxis(data.省份[:10].tolist()) #设置Y轴数据系列及显示颜色，只取前10个数据，并转为列表格式 .add_yaxis("", data.新增[:10].tolist()) # 设置图表标题及位置 .set

挑槽、入槽、跳槽，堪称每个技术人员必奏的三部曲，而这三部曲在职场中来回奏，便构成了程序人生。 铁打的硬盘，流水的码农， 离职时见人品 ，作为技术人员该如何做交接，到底该如何站好最后一班岗呢？ 1. 人品不够，文档来凑。 从上家公司离职已经 5 年多啦，记得离职大概没多久，前技术同事微信告诉我：你写的交接文档，在会议上公开表扬，让其它组作为参考。 当时个人感觉没啥，就是写了一堆文档罢了，近期看到其它团队交接的效果，那么的不尽人意。而且秉着吐露真心，认真分享的原则，不妨把那些年写过的交接文档，逐一呈现给你，万一能助你积攒人品、升职加薪呢？ 1.1. 作为技术人员离职前的交接，编写 交接进展表 为了谁？ 离职前的交接，非常能展现人品，最重要的原则是： 交接时一定要尽力而为。 尽量能打造属于自己的交接计划，按照计划一步一步去落实，并把交接进展维护在 excel 中，如图中的《交接进展表.xlsx》。 编写交接进展表，一方面让大家明确知晓交接的过程与进度，另一方面可供后人按此方式进行无脑式交接（前人栽树后人乘凉）。 1.2. 作为技术人员离职前的交接，编写 XX系统_新手入门文档 为了谁？ 离职前的交接，希望都能编写新手入门之类的傻瓜式文档，该文档编写是个一劳永逸的事情。 倘若后续接手你的是一个新同事，那么就更有价值，按照入门文档，一步一步就能上手开发、提测、上线，这样的文档谁不喜欢？

有些业务数据保存在EXCEL文件中，怎么在JAVA应用程序里用SQL语句来查询这些数据，以便进行进一步的计算呢？ SQL 语言是基于数据库的查询语言，被查询的数据只能位于数据库中，所以通常的做法是先在数据库中创建临时表，再将EXCEL数据导入后用SQL语句来查询，最后再删除临时表。说起来简单，但是建表、读取EXCEL数据、导入数据库、SQL查询，每一步都意味着大量的编程工作。而且因为EXCEL文件的格式不同，查询需求不同，编写的程序并不能通用，下次还需重新编写程序。 而集算器SPL提供了这种查询功能，完成这个任务就很简单了，只需要2行代码。 例如下面这个info.xlsx文件： 如果要查询出男员工信息，编写SPL脚本如下： A 1 =connect() 2 =A1.query("select * from d:/excel/info.xlsx where Sex=’M’") 在 A2 单元格得到查询的数据后，就可以很容易地做排序、分组、汇总等操作，请参阅 SPL 分组 SPL还可以很方便地处理以下EXCEL需求： 1、 读取自由格式、交叉表、主子表等格式的EXCEL文件 2、 将数据导出、追加到EXCEL文件，输出预设精美格式的EXCEL文件 3、 读写超大数据量的EXCEL文件 4、 合并及拆分EXCEL文件 请参阅 SPL 解析及导出 Excel 。

在以前，商业分析对应的英文单词是Business Analysis，大家用的分析工具是Excel，后来数据量大了，Excel应付不过来了（Excel最大支持行数为1048576行），人们开始转向python和R这样的分析工具了 XlsxWriter xlrd&xlwt OpenPyXL Microsoft Excel API 介绍 可以创建 Excel 2007 或更高版本的 XLSX 文件 即 python-excel ，含 xlrd 、 xlwt 和 xlutils 三大模块，分别提供读、写和其他功能 可以读写 Excel 2007 XLSX 和 XLSM 文件 直接通过 COM 组件与Microsoft Excel 进程通信，调用其各种功能实现对 Excel 文件的操作 读 ❌ ✅ ✅ ✅ 写 ✅ ✅ ✅ ✅ 修改 ❌ ❌ ⚠️ ✅ .xls ❌ ✅ ❌ ✅ .xlsx ✅ ⚠️ ✅ ✅ 大文件 ✅ ❌ ✅ ❌ 功能 强 弱 一般 超强 速度 快 快 快 超慢 系统 无限制 无限制 无限制 Windows + Excel 使用场景 要创建 XLSX 文件 不需要读取已有文件 需要实现比较复杂的功能 数据量可能会很大 需要跨平台 要读取 XLS 或 XLSX 文件 要生成 XLS 文件 需要的功能不太复杂 需要跨平台 要处理 XLSX 文件 需要修改已有文件

【python接口自动化】- openpyxl读取excel数据 前言：目前我们进行测试时用于存储测试数据的软件几乎都是excel，excel方便存储和管理数据，读取数据时也比较清晰，测试时我们需要从excel从读取测试数据，结束后还需把测试结果写入到excel中，读取这一动作以往都是通过人工来操作，学会使用openpyxl后，就可以实现自动化地读取数据，解放双手。 1|0openpyxl简单介绍 ​ openpyxl是一个开源项目，它是一个用于读取/写入Excel 2010文档（如xlsx 、xlsm 、xltx 、xltm文件 ）的Python库，如果要处理更早格式的Excel文档（xls），需要用到其它库（如：xlrd、xlwt等），这是openpyxl比较其他模块的不足之处。openpyxl是一款比较综合的工具，不仅能够同时读取和修改Excel文档，而且可以对Excel文件内单元格进行详细设置，包括单元格样式等内容，甚至还支持图表插入、打印设置等内容。 ​ python中与excel操作相关的模块： 📔 xlrd库：从excel中读取数据，支持xls、xlsx格式 📔 xlwt库：对excel进行修改操作，但不支持对xlsx格式的修改 📔 xlutils库：在xlwt和xlrd中，对一个已存在文件进行修改 📘 openpyxl库

import pandas excel =pandas.read_excel(r ' E:\pandas练习\成绩单.xlsx ' ) def low_score_red(s): color = " red " if s<60 else " black " return " color:{} " .format(color) a =excel.style.applymap(low_score_red,subset=[ ' test_1 ' , ' test_2 ' , ' test_3 ' ]) def highest_score_green(col): return [ " background-color:yellow;color:green " if s==col.max() else " background-color:green;color:brown " for s in col] a.apply(highest_score_green,subset =[ ' test_1 ' , ' test_2 ' , ' test_3 ' ]) 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4392911/blog/4357975