XLSX

最近工作需要整理将近60位同事的周报合并到一个excel中，每周都会占用的大量的时间。希望把这个工作自动化，网上看了下基本都是用vba编程实现这一功能。由于没有使用过vba，希望使用自己会的东西去实现。 我们的周报模板大致是这个样子的： 搜了下python操作excel的包，看到最多的是xlrd和xlwt。我的操作其实很简单就是拷贝每一个excel中的内容并粘贴到一个汇总的excel，但这两个包好像并不符合我的要求。 偶然间看到xlwings这个python包，使用这个包基本可以实现你在excel中的操作，如选中B5 到J20 这些单元格中的数据。这正是我想要的，写了个简单的脚本实现周报的整理，在这里记录下。 使用中参考了 xlwings官方文档 我主要使用了WorkBook、Sheet、Range这三个。 self.wb.sheets.add('Shope Info')#这句话是添加一个工作表名哦 import xlwings as xw #app_visible=False 不打开excel窗口 wb = xw .Workbook (path), app_visible=False) detail_sheet = xw .Sheet (unicode( "任务详细信息" , "utf-8" )) #获取有数据的最大行数，由于我们单个excel数据不会超过几十行，我使用的是B4

只想说，数据挖掘工作，80%时间都花在处理数据上了，这句话真不假！ 最近和小伙伴组了个队参加数据分析比赛，记录下我处理 csv 文件的一些步骤吧： 修改csv文件 可以用csv模块[^1],官方文档[^2] [^1]: 官方-CSV File Reading and Writing [^2]: so-python修改csv specific values import pandas as pd import csv city_class={1:['北京','上海','重庆','天津'],2:['成都','大连','沈阳'],3:['长春']} with open('city_test.csv','r+') as f: f.readline() data=csv.reader(f) rows=[r for r in data] print(rows) for i in rows: for key,values in city_class.items(): if i[0] in values: i[0]=key writer = csv.writer(open('output.csv', 'w')) print(rows) writer.writerows(rows) 修改excel csv文件问题多多，不如直接用exel的xlsx文件也ok: data = pd.read_excel

　　 Java中常见的用来操作 Excel 的方式有2种：JXL和POI。JXL只能对 Excel进行操作，且只支持到 Excel 95-2000的版本。而POI是Apache 的开源项目，由Java编写的跨平台 Java API，可操作 Microsoft Office。借助POI，可以方便的生成数据报表，数据批量上传，数据备份等工作。 一.简单使用 1.创建Maven工程导入POI坐标 <!-- poi 相关 --> < dependency > < groupId > org.apache.poi </ groupId > < artifactId > poi </ artifactId > < version > 4.0.1 </ version > </ dependency > < dependency > < groupId > org.apache.poi </ groupId > < artifactId > poi-ooxml </ artifactId > < version > 4.0.1 </ version > </ dependency > < dependency > < groupId > org.apache.poi </ groupId > < artifactId > poi-ooxml-schemas </ artifactId > <

安装 npm install --save xlsx file-saver 两个插件的详细地址在下面 https://github.com/SheetJS/js-xlsx https://github.com/eligrey/FileSaver.js 代码部分(有注释解释说明) <template> <div class="table"> <!--给表格添加一个id，导出文件事件需要使用--> <el-table :data="tableData" border style="width: 100%" id="out-table" > <el-table-column prop="date" label="日期" width="180" > </el-table-column> <el-table-column prop="name" label="姓名" width="180" > </el-table-column> <el-table-column prop="address" label="地址" > </el-table-column> </el-table> <!--给按钮绑定事件--> <button @click="exportExcel">点击导出</button> </div> </template> <script> // 引入导出Excel表格依赖

1、安装依赖： npm install - - save xlsx file - saver 2、在放置需要导出功能的组件中引入 import FileSaver from 'file-saver' import XLSX from 'xlsx' 3、HTML中的设置，简单来说就是给需要导出的table标签el-table上加一个id：如exportTab，对应下面的exportExcel方法中的 document.querySelector('#exportTab') 4、在methods中设置真正实现导出转换excel表格的方法，如下 exportExcel () { /* generate workbook object from table */ var xlsxParam = { raw: true } // 导出的内容只做解析，不进行格式转换 var wb = XLSX.utils.table_to_book(document.querySelector('#exportTab' ), xlsxParam) /* get binary string as output */ var wbout = XLSX.write(wb, { bookType: 'xlsx', bookSST: true , type: 'array' }) try { FileSaver

需求： 　　Vue+element UI table下的根据搜索条件导出当前所有数据 参考： 　　https://blog.csdn.net/u010427666/article/details/79208145（vue2.0 + element UI 中 el-table 数据导出Excel） 准备工作： 　　1、安装依赖： npm install - - save xlsx file - saver 　　2、在放置需要导出功能的组件中引入 　　　　 import FileSaver from 'file-saver' 　　　　 import XLSX from 'xlsx' 　　3、HTML中的设置，简单来说就是给需要导出的table标签el-table上加一个id：如exportTab，对应下面的exportExcel方法中的 document.querySelector('#exportTab') 　　4、在methods中设置真正实现导出转换excel表格的方法，如下： exportExcel () { //表名 var xlsxParam = { raw: true } var wb = XLSX.utils.table_to_book(document.querySelector('.orderTable'),xlsxParam) var wbout = XLSX

相信有不少朋友日常工作会用到 Excel 处理各式表格文件，更有甚者可能要花大把时间来做繁琐耗时的表格整理工作。最近有朋友问可否编程来减轻表格整理工作量，今儿我们就通过实例来实现 Python 对表格的自动化整理。 首先我们有这么一份数据表 source.csv： 我们要做的是从上表中提取数据，来生成一份符合以下要求的表格： 按照以下分组名单 group.xls 来整理数据表中的数据： 最终要展现的数据项： 其中“K数据/60”为数据表中的“数据K”/60后保留的2位小数 我们先看手工 Excel 如何处理以上需求：要在 source.csv 数据表中读取读取每条数据，放入 group.xls 匹配的分组成员中，最后筛选需要的数据项，再对特定的 “数据K”进行运算处理。 那么 Python 又将如何操作呢？这里我们要用到功能强大的 pandas 库。 pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。 pandas 百度百科 首先导入 pandas 库，通过相关的函数读取 csv 和 xls 表格内容： import

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。 1 明确目的 通过访问天猫的网站，先搜索对应的商品，然后爬取它的评论数据。可以作为设计前期的市场调研的数据，帮助很大。 2 爬取评论并储存 （首先要进行登录，获取cookie）搜索你想收集的信息的评价，然后点开对应的产品图片。找到对应的评价的位置。 找到对应的位置之后就可以进行数据的爬取了，但是在爬取的过程中发现始终无法获取对应的数据。判断可能是因为没有添加cookie导致的，但是在添加了cookie之后发现依旧无法解决问题。 最后，发现应该是显示的数据是通过json解析之后显示在网页上的，因此需要多一些步骤来获取真正的爬取链接。 首先在network中，清除掉以往的数据信息，然后将页面进行刷新，复制其中的一条信息，进行搜索。在4中获得链接，并在5中获取到链接。 找到文件里面的访问url、cookie、referer、agent，将其复制在程序里。 大功告成，现在就可以进行数据的爬取了。 import pandas as pd import requests import re import time data_list = [] for i in range(1,20,1 ): print ( " 正在爬取第 " + str(i) + " 页 " ) #

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。 1 明确目的 通过访问天猫的网站，先搜索对应的商品，然后爬取它的评论数据。可以作为设计前期的市场调研的数据，帮助很大。 2 爬取评论并储存 （首先要进行登录，获取cookie）搜索你想收集的信息的评价，然后点开对应的产品图片。找到对应的评价的位置。 找到对应的位置之后就可以进行数据的爬取了，但是在爬取的过程中发现始终无法获取对应的数据。判断可能是因为没有添加cookie导致的，但是在添加了cookie之后发现依旧无法解决问题。 最后，发现应该是显示的数据是通过json解析之后显示在网页上的，因此需要多一些步骤来获取真正的爬取链接。 首先在network中，清除掉以往的数据信息，然后将页面进行刷新，复制其中的一条信息，进行搜索。在4中获得链接，并在5中获取到链接。 找到文件里面的访问url、cookie、referer、agent，将其复制在程序里。 大功告成，现在就可以进行数据的爬取了。 import pandas as pd import requests import re import time data_list = [] for i in range(1,20,1 ): print ( " 正在爬取第 " + str(i) + " 页 " ) #

Python对于自动化办公而言，具有很高的实用价值，它能处理重复性较强的工作。 废话不多说，今天进入Python之Excel文档处理系列的第二节：用Python创建Excel表格。 分以下几个步骤： 1.安装 xlwt 模块 命令行安装： pip install xlwt PyCharm安装：参照第一节xlrd的安装方法。 2. 开始编码 （1） 导入xlwt库 　 （2） 新建一个工作簿 （3） 往工作簿中添加表格，同时给表格命名，如下： （4）往工作表中坐标为（0,0）的单元格写入数据，保存工作簿 注意 ：由于xlwt对.xlsx支持不完善，故在此保存工作簿文件后缀为.xls （5）运行效果 3 . 完整代码 到此，创建表格的及基本数据写入功能就完成了，下节将详细介绍Excel的读写配合以及表格样式设置。 To be continue…… 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4278523/blog/3393035