pandas读取文本文件写入excel

㈠ Python 如何把json数据写入excel

csv就是个抄普通的文本文件。不存在多个sheet。所以：没法导出带多个sheet的csv文件。详见：【记录】使用Python读取/导出（写入）CSV文件带多个sheet的，是excel文件。用python导出，带多个的excel，说实话我没弄过。但是弄过单个sheet的

㈡ 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

㈢ python将txt导入到excel

你说的是使用python读取dat，txt类型文件或excel文件吧，这里我不清楚dat类型文件是什么类型的文件，数据格式是怎样的，所以主要讲一下如何简单快捷的读取txt文件指定的列数据和excel文件指定的列数据，主要用到numpy，pandas这两个包，这两个主要做科学计算和数据处理，python处理实验数据，经常要用到这两个包，至于dat类型的文件，我提供一种可能的思路，实验环境win7+python3.6+pycharm，主要步骤如下：

1.读取txt文件指定列。这里主要用到numpy这个包，以及其包含的loadtxt函数，读取的前提是txt文件不是完全的杂乱无章，没有一点格式、结构可循，如果真的是这样，建议手动调整一下格式，使其尽量保持一定的格式结果，然后再读取，不然的话，会出现错误，我这里新建了一个txt文件，样本内容如下，每行的数据以3个空格为间隔，一般情况下，实验所产生的txt数据都是有一定结构的：

对应读取的代码如下，这里以读取1，3列数据为例，很简单：

程序运行结果如下，已经成功打印出1，3列数据：

2.读取excel文件指定的列。这里主要用到pandas这个包，以及其包含的read_excel函数，因为excel数据本来就是有一定格式的，所以读起来就简单了许多，这里我新建了一个excel文件，样本数据如下：

对应读取的代码如下，这里以读取1，3列数据为例，很简单：

程序运行结果如下，已经成功打印出1，3列数据：

3.至于dat文件的话，这里提供一种可能思路，如果dat文件可以直接用记事打开的话，并且数据可以正常显示，没有乱码的情况下，有一定的格式可循，可以将其看作一个普通文件，使用python的open函数进行读取，将读取的数据存储在一个list列表中，或者使用特定软件将其转换成txt或excel文件后，再进行读取。如果是特殊类型的文件，这个就不好说了，这里就要自己想办法了。

至于后面如何进行可视化绘图，我就不多说了，像matplotlib等数据可视化包都可以。至此，就完成了这3中类型文件的读取，总的来说，实现起来不难，都有现成的包可直接利用，方便了许多，当然你也可以用其他包或者自己来实现，这个就因人而异了，只要能正常的读取实验数据就行，网上也有这方面的资料，你可以参考一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧。

㈣ 如何用pandas库吧内容写入简历模板中

两种方法介绍如下：

1、如果是将整个DafaFrame写入excel，则调用to_excel()方法即可实现，示例代码如下：

# output为要保存的Dataframe
output.to_excel('保存路径 + 文件名.xlsx')
2、有多个数据需要写入多个excel的工作簿，这时需要调用通过ExcelWriter()方法打开一个已经存在的excel表格作为writer，然后通过to_excel()方法将需要保存的数据逐个写入excel，最后关闭writer。

㈤ 请问在Pandas用read_excel函数读取数据

利用Python的pandas数据结构来读取excel表格的数据，部分代码如下：

#-*- coding:utf-8 -*-

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

catering_data="catering_sale.xls"

data=pd.read_excel(catering_data,index_col=u'日期')

#读取数据，指定"日期"列为索引列；

大多数书上都是这样写的，但是在Python2.7上运行时出现错误。（没有在Python3.x版本试过）

出现了如下问题：

这里写图片描述

使用help（pd.read_excel）发现参数中有必选参数sheetname,加入到函数中，代码如下：

#-*- coding:utf-8 -*-

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

catering_data="catering_sale.xls"

data=pd.read_excel(catering_data,sheetname=0,index_col=u'日期')

运行成功。

sheetname=0 的意思是：读取xls文件中的第一个表格。（假设文件中有很多个表格）

另外，也可以将文件转换成csv格式，就不需要这个参数了。代码如下：

catering_data="catering_sale.csv"

data=pd.read_csv(catering_data)

1、读取txt数据

In [1]: import pandas as pd

In [2]: mydata_txt = pd.read_csv('C:\test_code.txt',sep = ' ',encoding = 'utf-8')

对于中文的文本文件常容易因为编码的问题而读取失败，正如上图所示。遇到这样的编码问题该如何处置呢？解决办法有两种情况：

1）当原始文件txt或csv的数据不是uft8格式时，需要另存为utf8格式编码；

2）如果原始的数据文件就是uft8格式，为了正常读入，需要将read_csv函数的参数encoding设置为utf-8

将原始数据另存为utf8格式的数据，重新读入txt数据

In [3]: mydata_txt = pd.read_csv('C:\test.txt',sep = ' ',encoding = 'utf-8')

In [4]: mydata_txt

很顺利，txt文本文件数据就这样进入了Python的口袋里了。

2、读取csv数据

csv文本文件是非常常用的一种数据存储格式，而且其存储量要比Excel电子表格大很多，下面我们就来看看如何利用Python读取csv格式的数据文件：

In [5]: mydata_csv = pd.read_csv('C:\test.csv',sep = ',',encoding = 'utf-8')

In [6]: mydata_csv

如果你善于总结的话，你会发现，txt文件和csv文件均可以通过pandas模块中的read_csv函数进行读取。该函数有20多个参数，类似于R中的read.table函数，如果需要查看具体的参数详情，可以查看帮助文档：help(pandas.read_csv)

㈥ python 操作excel 读 写 xlsx

原文非常清晰，全程无bug，调试通过，留作记录以防丢失

一、xlrd和xlwt

使用之前需要先安装，windows上如果直接在cmd中运行python则需要先执行pip3 install xlrd和pip3 install xlwt，如果使用pycharm则需要在项目的解释器中安装这两个模块，File-Settings-Project:layout-Project Interpreter，点击右侧界面的＋号，然后搜索xlrd和xlwt，然后点击Install Package进行安装。

对于excel来说，整个excel文件称为工作簿，工作簿中的每个页称为工作表，工作表又由单元格组成。

对于xlrd和xlwt，行数和列数从0开始，单元格的行和列也从0开始，例如sheet.row_values(2)表示第三行的内容，sheet.cell(1,2).value表示第二行第三列单元格的内容。

1.xlrd模块读取excel文件

使用xlrd模块之前需要先导入import xlrd，xlrd模块既可读取xls文件也可读取xlsx文件。

获取工作簿对象 ：book = xlrd.open_workbook('excel文件名称')

获取所有工作表名称 ：names = book.sheet_names()，结果为列表

根据索引获取工作表对象 ：sheet = book.sheet_by_index(i)

根据名称获取工作表对象 ：sheet = book.sheet_by_name('工作表名称')

获取工作表行数 ：rows = sheet.nrows

获取工作表列数 ：cols = sheet.ncols

获取工作表某一行的内容 ：row = sheet.row_values(i) ，结果为列表   【sheet.row(i)，列表】

获取工作表某一列的内容 ：col = sheet.col_values(i)  结果为列表   【sheet.col(i)，列表】

获取工作表某一单元格的内容 ：cell = sheet.cell_value(m,n)、 sheet.cell(m,n).value、sheet.row(m)[n].value，sheet.col(n)[m].value，结果为字符串或数值    【sheet.cell(0,0)，xlrd.sheet.Cell对象】

示例：假设在py执行文件同层目录下有一fruit.xls文件，有三个sheet页Sheet1、Sheet2、Sheet3，其中Sheet1内容如下：

import xlrd

book = xlrd.open_workbook('fruit.xls')print('sheet页名称:',book.sheet_names())

sheet = book.sheet_by_index(0)

rows = sheet.nrows

cols = sheet.ncolsprint('该工作表有%d行，%d列.'%(rows,cols))print('第三行内容为:',sheet.row_values(2))print('第二列内容为%s,数据类型为%s.'%(sheet.col_values(1),type(sheet.col_values(1))))print('第二列内容为%s,数据类型为%s.'%(sheet.col(1),type(sheet.col(1))))print('第二行第二列的单元格内容为:',sheet.cell_value(1,1))print('第三行第二列的单元格内容为:',sheet.cell(2,1).value)print('第五行第三列的单元格内容为:',sheet.row(4)[2].value)print('第五行第三列的单元格内容为%s,数据类型为%s'%(sheet.col(2)[4].value,type(sheet.col(2)[4].value)))print('第五行第三列的单元格内容为%s,数据类型为%s'%(sheet.col(2)[4],type(sheet.col(2)[4])))# 执行结果# sheet页名称: ['Sheet1', 'Sheet2', 'Sheet3']# 该工作表有5行，3列.# 第三行内容为: ['梨', 3.5, 130.0]# 第二列内容为['单价/元', 8.0, 3.5, 4.5, 3.8],数据类型为<class 'list'>.# 第二列内容为[text:'单价/元', number:8.0, number:3.5, number:4.5, number:3.8],数据类型为<class 'list'>.# 第二行第二列的单元格内容为: 8.0# 第三行第二列的单元格内容为: 3.5# 第五行第三列的单元格内容为: 300.0# 第五行第三列的单元格内容为300.0,数据类型为<class 'float'># 第五行第三列的单元格内容为number:300.0,数据类型为<class 'xlrd.sheet.Cell'>

可以看出通过sheet.row(i)、sheet.col(i)也可获取行或列的内容，并且结果也是一个列表，但是列表中的每一项类似字典的键值对，形式为数据类型:值。

而sheet.cell(0,0)获取单元格内容，结果是一个键值对，并且是一个xlrd.sheet.Cell对象。

2.xlwt写入excel文件

使用xlwt模块之前需要先导入import xlwt，xlwt模块只能写xls文件，不能写xlsx文件(写xlsx程序不会报错，但最后文件无法直接打开，会报错)。

创建工作簿 ：book = xlwt.Workbook()，如果写入中文为乱码，可添加参数encoding = 'utf-8'

创建工作表 ：sheet = book.add_sheet('Sheet1')

向单元格写入内容 ：sheet.write(m,n,'内容1')、sheet.write(x,y,'内容2')

保存工作簿 ：book.save('excel文件名称')，默认保存在py文件相同路径下，如果该路径下有相同文件，会被新创建的文件覆盖，即xlwt不能修改文件。

import xlwt

book = xlwt.Workbook()

sheet = book.add_sheet('Sheet1')

sheet.write(0,0,'hello')

sheet.write(1,0,'你好')

book.save('hello.xls')

逐个单元格写入excel比较麻烦，可以按行或者列写入。

import xlwt

proj = ['名称','单价/元','库存/kg']

fruit = ['苹果','梨','香蕉','橘子']

price = [8,3.5,4.5,3.8]

storage = [150,130,100,300]

book = xlwt.Workbook()

sheet = book.add_sheet('Sheet1')foriin range(0,len(proj)):

    sheet.write(0,i,proj[i]) #按行插入行标题foriin range(0,len(fruit)):

    sheet.write(i+1,0,fruit[i])#插入第一列水果名称foriin range(0,len(price)):

    sheet.write(i+1,1,price[i])#插入第二列单价foriin range(0,len(storage)):

    sheet.write(i+1,2,storage[i])#插入第三列库存book.save('fruit2.xls')

二、openpyxl模块

openpyxl模块可实现对excel文件的读、写和修改，只能处理xlsx文件，不能处理xls文件，使用之前同样需要先安装该模块，再导入 import openpyxl。

对于openpyxl，行数和列数都从1开始，单元格的行和列也从1开始。例如sheet.cell(1,2).value表示第一行第二列单元格的内容

1.openpyxl读取excel文件

获取工作簿对象：book = openpyxl.load_workbook('excel文件名称')

获取所有工作表名称：names = book.sheetnames

获取工作表对象：sheet1 = book.worksheets[n]、sheet2 = book['工作表名称']、sheet3 = book[book.sheetnames[n]]

获取工作表名称：title = sheet1.title

获取工作表行数：rows = sheet1.max_row

获取工作表列数：cols = sheet1.max_column

获取某一单元格内容：cell = sheet.cell(1,2).value、sheet['单元格'].value例如sheet['B1'].value

假设有一fruit2.xlsx，除后缀名其他与上述fruit.xls完全一样

import openpyxl

book = openpyxl.load_workbook('fruit2.xlsx')print('所有sheet页名称：',book.sheetnames) 

sheet = book.worksheets[0]

sheet2 = book['Sheet1']

sheet3 = book[book.sheetnames[0]]print('工作表名称：',sheet3.title)

rows = sheet.max_row

cols = sheet.max_columnprint('该工作表有%d行，%d列.'%(rows,cols))# 执行结果# 所有sheet页名称： ['Sheet1', 'Sheet2', 'Sheet3']# 工作表名称： Sheet1# 该工作表有5行，3列.

2.行和列生成器

对于xlrd模块来说，可直接通过sheet.row[i]和sheet.col[i]获取行和列的内容，但是对于openpyxl模块来说，无法直接获取某一行或列的内容，openpyxl模块的sheet.rows和sheet.columns表示行和列的生成器，即generator object，需要通过循环或转换成列表、元组的形式得到行或列的值。

print(sheet.rows,sheet.columns)forcolin sheet.columns:

    print(col)forrowin sheet.rows:

    foriin row:

        print(i.value,end='')

    print()# 执行结果# <generator object Worksheet._cells_by_row at 0x00000230E011A2A0> <generator object Worksheet._cells_by_col at 0x00000230E102FC00># (<Cell 'Sheet1'.A1>, <Cell 'Sheet1'.A2>, <Cell 'Sheet1'.A3>, <Cell 'Sheet1'.A4>, <Cell 'Sheet1'.A5>)# (<Cell 'Sheet1'.B1>, <Cell 'Sheet1'.B2>, <Cell 'Sheet1'.B3>, <Cell 'Sheet1'.B4>, <Cell 'Sheet1'.B5>)# (<Cell 'Sheet1'.C1>, <Cell 'Sheet1'.C2>, <Cell 'Sheet1'.C3>, <Cell 'Sheet1'.C4>, <Cell 'Sheet1'.C5>)# 名称  单价/元  库存/kg# 苹果  8  150# 梨  3.5  130# 香蕉  4.5  100# 橘子  3.8  300

如果要获取某一行或者列的内容，可将行、列生成器对象转换成列表或者元组，再循环列表或者元组得到内容。

前面说过openpyxl模块的行和列都从1开始，但是由于将生成器转化成了列表list(sheet.rows)，而列表的索引从0开始，因此list(sheet.rows)[1]还是表示第二行的内容，不是第一行的内容。

foriinlist(sheet.rows)[1]:

    print(i.value,end='')print()foriin list(sheet.columns)[0]:

    print(i.value,end='')# 执行结果# 苹果  8  150# 名称  苹果  梨  香蕉  橘子

获取单元格的内容

print(sheet.cell(1,2).value)#第一行第二列单元格的内容print(sheet['a2'].value)#使用excel单元格的表示法，字母不区分大小写

3.openpyxl写excel文件 

创建工作簿 ：book = openpyxl.Workbook()，如果写入中文为乱码，可添加参数encoding = 'utf-8'

创建工作表： sheet = book.create_sheet('工作表名称',0)，0表示创建的工作表在工作薄最前面

向单元格写入内容 ：sheet.cell(m,n,'内容1')、sheet.cell(x,y,'内容2')

保存工作簿 ：book.save('excel文件名称')，默认保存在py文件相同路径下，如果该路径下有相同文件，会被新创建的文件覆盖。

book = openpyxl.Workbook()

sheet = book.create_sheet('Sheet1',0)

proj = ['名称','单价/元','库存/kg']

fruit = ['苹果','香蕉','梨','橘子']

price = [8,3.5,4.5,3.8]

storage = [150,130,300,100]foriin range(len(proj)):

    sheet.cell(1,i+1,proj[i])foriin range(len(fruit)):

    sheet.cell(i+2,1,fruit[i])foriin range(len(price)):

    sheet.cell(i+2,2,price[i])foriin range(len(storage)):

    sheet.cell(i+2,3,storage[i])

book.save('fruit2.xlsx')

4.openpyxl修改excel文件

sheet.insert_rows(m)和sheet.insert_cols(n)分别表示在第m行、第n列前面插入行、列

sheet.delete_rows(m)和sheet.delete_cols(n)分别表示删除第m行、第n列

rows = sheet.max_row

sheet.insert_rows(rows+2)

cherry = ['樱桃',17,80]  forjin cherry:

    sheet.cell(rows+1,cherry.index(j)+1,j)

book.save('fruit2.xlsx')

修改单元格内容：sheet.cell(m,n) = '内容1'或者sheet['B3'] = '内容2' 

sheet.cell(3,2,4)

sheet['B3'] = 5book.save('fruit2.xlsx')

在最后追加行：sheet.append(可迭代对象)

straberry = ['草莓',20,50]

sheet.append(straberry)

book.save('fruit2.xlsx')

三、xlsxwriter 模块

只能操作xlsx，只能写。在excel中插入图片

import matplotlib.pyplot as plt

  2 import pandas as pd

  3 import random

  4 import xlsxwriter

  5

  6 ts = pd.Series(random.randrange(10))

  7 fig = plt.figure()

  8 ax = fig.add_subplot(1,1,1)

  9 ts.plot(ax=ax)

10 fig.savefig('foo.png')

11

12 workbook = xlsxwriter.Workbook('pngxls.xlsx')    # 创建excel文件

13 worksheet1 = workbook.add_worksheet('png')  # 括号内为工作表表名

14 # 第一个参数是插入的起始单元格，第二个参数是图片你文件的绝对路径

15 worksheet1.write('A1','hello')

16 worksheet1.insert_image('B2','foo.png')

18 workbook.close()

xlrd、xlwt和openpyxl处理excel文件，在写入文件的时候不如pandas简单，pandas处理excel文件见另外一篇博客 https://www.cnblogs.com/Forever77/p/11298173.html

㈦ pandas写入excel文件必须是新文件吗

pandas写入excel文件不需要是新文件。pandas写入excel文件可以是旧文件，Pandas是Python处理数据最好用的工具包。处理好了的数据，也可以写回到原来的或新的Excel文件。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。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。

㈧ pandas格式化输出文本-excel篇

pandas是一款功能很强大的python模块，可以直接将数据输出到excel文件。

对于excel文件数据的输出，首先需要打开一个excel编辑器writer，然后在不同的sheet写入数据，此时写出的数据格式是默认的参数，不同的软件显示也会有差异，以下是我运行之后的输出结果，header自动加粗，添加边框，居中对齐，内容为常规字体，右对齐。

对于默认的输出格式，在某些情况下并不能很好的展示数据，不同类型的数据所在位置、对齐方式都有很大差别。格式化输出能让我们更好的展示数据，文件的可读性更高，为了实现这个目的，我们可以在数据输出的时候指定需要展示的格式。

这部分主要是先将数据输出到文件，然后修改数据的格式。

首先将数据写入到pandas_excel.xlsx文件中，然后通过add_formate设定显示格式，最后以行列为单位进行格式修改，修改之后效果图如下。

各行/列格式说明如下。

第2行：行高50，字体红色，加粗，字号20，中部居中；
第1列：字体黑色，列宽20，加边框，左对齐，绿色填充；
第2列：字体绿色，添加下划线，列宽5，水平居中；
第3列：字体棕色，倾斜，字号15，列宽30，右对齐。

已经输出的数据可以按照上述方法进行设置，若数据还没有输出，可以在输出的同时指定格式。

在新建的test1-sheet中直接写入格式化的文本，结果见下图。

以上就是格式化文本输出到excel的简要介绍，除了文本格式输出，还可以对数据显示方式，比如日期、百分比等进行设置，还可以进行图表的绘制和插入图片等，具体的方法可参照参考文章。

[1] https://xlsxwriter.readthedocs.io/working_with_pandas.html
[2] https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/io.html#writing-excel-files

㈨ 利用Python中的pandas如何写入到excel指定的单元格中

利用第三方库：openpyxl 可以实现，示例代码如下：
from openpyxl import Workbook
wb = Workbook()
ws = wb['sheet1']
ws['C2'].value = 100

㈩ 怎样用python读取txt并按规则写入excle

先用正则清洗整理数据，再交由pandas进行处理，然后输出到EXCEL文件。