這篇文章主要介紹了關於Python學習_幾種存取xls/xlsx檔案的方法總結,有著一定的參考價值,現在分享給大家,有需要的朋友可以參考一下
想在深度學習程式運行時動態存下來一些參數。
存成Excel檔案查看方便,就查了幾種方法,做個測試。因為我平常也不怎麼用 Excel,簡單的存取資料就夠了。
xlwt/xlrd庫 存Excel檔案:(如果儲存資料中有字元,那麼寫法還有點小小的變化)
import xlwt workbook = xlwt.Workbook(encoding='utf-8') booksheet = workbook.add_sheet('Sheet 1', cell_overwrite_ok=True) #存第一行cell(1,1)和cell(1,2) booksheet.write(0,0,34) booksheet.write(0,1,38) #存第二行cell(2,1)和cell(2,2) booksheet.write(1,0,36) booksheet.write(1,1,39) #存一行資料 rowdata = [43,56] for i in range(len(rowdata)): booksheet.write(2,i,rowdata[i]) workbook.save('test_xlwt.xls')
讀Excel檔案:(同樣是對於數實值型別資料)
import xlrdworkbook = xlrd.open_workbook('D:\\Py_exercise\\test_xlwt.xls')print(workbook.sheet_names()) #查看所有sheetbooksheet = workbook.sheet_by_index(0) #用索引取第一個sheetbooksheet = workbook.sheet_by_name('Sheet 1') #或用名稱取sheet#讀儲存格資料cell_11 = booksheet.cell_value(0,0)cell_21 = booksheet.cell_value(1,0)#讀一行資料row_3 = booksheet.row_values(2)print(cell_11, cell_21, row_3)>>>34.0 36.0 [43.0, 56.0]
openpyxl 庫 存Excel檔案:
from openpyxl import Workbook workbook = Workbook()booksheet = workbook.active #擷取當前活躍的sheet,預設是第一個sheet#存第一行儲存格cell(1,1)booksheet.cell(1,1).value = 6 #這個方法索引從1開始booksheet.cell("B1").value = 7#存一行資料booksheet.append([11,87])workbook.save("test_openpyxl.xlsx")
讀Excel檔案:
from openpyxl import load_workbook workbook = load_workbook('D:\\Py_exercise\\test_openpyxl.xlsx')#booksheet = workbook.active #擷取當前活躍的sheet,預設是第一個sheetsheets = workbook.get_sheet_names() #從名稱擷取sheetbooksheet = workbook.get_sheet_by_name(sheets[0])rows = booksheet.rowscolumns = booksheet.columns#迭代所有的行for row in rows: line = [col.value for col in row]#通過座標讀取值cell_11 = booksheet.cell('A1').valuecell_11 = booksheet.cell(row=1, column=1).value
原理上其實都一樣,就寫法上有些差別。
其實如果對儲存格式沒有要求的話,我覺得存成 csv檔案 也挺好的:
import pandas as pd csv_mat = np.empty((0,2),float) csv_mat = np.append(csv_mat, [[43,55]], axis=0) csv_mat = np.append(csv_mat, [[65,67]], axis=0) csv_pd = pd.DataFrame(csv_mat) csv_pd.to_csv("test_pd.csv", sep=',', header=False, index=False)
因為它讀起來非常簡單:
import pandas as pd filename = "D:\\Py_exercise\\test_pd.csv" csv_data = pd.read_csv(filename, header=None) csv_data = np.array(csv_data, dtype=float)