Python批量读取Excel指定列信息教程：高效处理技巧解析

Pandas如何读取Python中指定单元格的值？

Pandas读取指定单元格的第2行和第3列

importpandasaspd

df=pd.read_excel('test.xlsx')

cell=df.iat[0,2]

[0,2]表示单元格行和列默认情况下pandas会跳过标题并从第二行开始第三列为2。
(012)

14481443273149'''

s2=''1415141080043

1417141282444

14191414283746

1420141581643

1422141778343'''

data=[]

forsyn(s1,s2)：

lines=s.splitlines()

data.append(lines[3][9:12])

data.append(lines[4][9]):12])

打印(数据[0:-1:2])

打印(数据[1:-1:2])

总结：上面是通过python批量读取Excel中有多少列它们是根据所描述的主要CTO注释编译而成的，因此，如果您花时间阅读Excel中的Python批处理中定义了多少列，请不要忘记搜索本网站上列出的相关内容，这会更有用。

python读取文件有多少行(python读取文件行数)

简介：今天CTOCapitalIdeas将与您分享Python文件读取了多少行！

示例程序是读取hanoi.py程序的行数。
http://p.

n=0

forlineinlines:

n=n+1

print(n

Python中逐行读取文件的简单方法

下面编辑器将为您带来Python中逐行读取文件的简单方法我现在就分享给大家，给大家参考一下

1：readline(

file=open("sample.txt"(

ifnotline:

break

pass#dosome

fil.e.close(

从line读取数据，明显慢一些；

但是节省内存；

测试读取10Mexample.txt每秒读取约32000行；

2：fileinput

importfileinput

forlineinfileinput.input("sample.txt"):

pass

写入方法比较简单，但是发现每秒只能读取13000行数据，比之前的方法慢了一倍lines=file.readlines(10000

ifnotlines:

break

forlineinlines:

pass#dosomething

file.close(

测试同样的数据，每秒可以读取96900行数据！效果是第一种方法的3倍，第二种方法的7倍！

4：文件迭代器

一次只读取并显示一行。

上面是编辑器给你的Python中插入系统读取文件行的​​简单方法。

data=[]

pro?i?in?range（文件数）：

data.append([]

?data[i].append(前21行数据为索引

python记录了多少然后，您可以从最后一行继续读取2.txt。
仅包含进程中成功读取的内容

更简单的版本

filepath_or_buffer：str，pathlib.str，pathlib.Path，py._path.local.LocalPathoranyobjectwitharead（）方法（asfilehandleorStringIO）

回家吧可以包含URL类型：http、ftp、s3和file。
**sep**:str,default','

指定分隔符。
如果未指定参数，则尝试使用逗号分隔。
如果分隔符长于一个字符且不是“\s+”，则将使用Python解析器。
忽略数据中的逗号。
正则表达式示例：'\r\t'

**分隔符**：str，默认无

delim_whitespace:boolean,defaultFalse。

检查是否使用空格（如''或''）分隔符，如果该参数设置为则相当于sep='\s+'。
正确，参数

新版本0.18.1支持

header:intorlistofints,default'infer'

定义的订单号用作列名，如果列名设置为“Ninth”，则默认为0。
如果显式设置header=0，则header参数可以如下所示。
如：[0,1,3].，中间的行将被忽略

注意：如果skip_blank_lines=True，则header参数会忽略注释行和空行，因此header=0第一个。
指示第一个文件的数据行。
列表中出现重复项除非设置了参数mangle_dupe_cols=True，否则它们默认不会出现。

index_col:intorsequenceorFalse,defaultNone

用作索引行的列号或列名称。

如果文件无序且行在末尾分隔，可以设置index_col=false使第一列不使用索引行。

usecols：类似数组，默认None

返回数据的子集。
列表中的值必须对应于文件中的位置（数字可以对应于定义的列）或者是在文件的列名中传递的字符。
例如：有效参数可以是[0,1,2]或['foo','bar','baz']。
使用此参数可以加快内存加载速度并减少消耗。

as_recarray:boolean，默认

已弃用：此参数将在未来版本中删除。
请改用pd.read_csv(...).to_records()。

Numpy返回一个重新数组而不是一个数据帧。
如果该参数设置为true。
首先使用压力模块。
索引行将不再可用，并且索引列将被忽略。

**express**:boolean,defaultFalse

如果文件包含value列，则返回字符串

**prefix**:str,defaultNone

当列标题缺失时添加列前缀。
例如：添加'X'为X0，则表示为'X.0'...'X.N'。
如果将其设置为false，所有重复的列将被覆盖。

dtype:Typenameordictofcolumn-type，默认无

每个数据列的详细信息。
例如{'a':np.float64,'b':np.int32}

**engine**:{'c','python'}，可选

解析器引擎。
C引擎速度更快，而python引擎目前功能更完整。

使用了分析引擎。
您可以选择C​​或Python。
C机器更快，但python机器更完整。

converters:dict,defaultNone

列函数函数的字典。
键可以是列名或列号。

true_values:list,defaultNone

ValuestoconsiderTrue

false_values:list,defaultNone

ValuestoconsiderFalse

**skipinitialspace**:boolean,defaultFalse

分隔符后的空格（默认为False，即不被忽略）。

忽略行数（从文件开头开始），或跳过行号列表（从0开始）。

skipfooter:int,default0

从文件末尾开始。
（引擎不支持c

skip_footer:int,default0

不推荐：推荐作为pilot，功能相同。

nrows:int,defaultNone

是要读取的行数（从文件开头开始）。
如果省略参数，则必须为某些列指定空值。

**default_na.**:bool,defaultTrue

如果指定参数na_value且为falseguard_default_na=。
false，则写入默认NaN，否则添加。

**na_filter**:boolean,defaultTrue

是否检查缺失值（空字符串或空值）。
对于大文件，不存在空值。
数据集中>

verbose:boolean,defaultFalse

是否打印各种解析器的输出信息，如：“非数字列中缺失值的数量”等。

skip_blank_lines：布尔值，默认True

如果为true，则跳过空白行；

**parse_dates**：booleanorlistofintsornamesorlistoflistsordict，默认

infer_datetime_format：boolean，默认

如果映射为true并且parse_dates可用，pandas将尝试转换为dateType，如果转换的话，转换解析的方法。
在某些情况下，速度会快5~10倍。

**keep_date_col**：布尔值，默认

如果连接多个列来解析日期，则中的列保持关节参与。
默认为false。

date_parser：函数，默认无

用于日期解析的函数。
Pandas依赖三种解析方法，如果遇到问题则使用第二种方法。

**first**：布尔值，默认

DD/MM格式的日期类型

**迭代器**：布尔值，默认

返回一个textFileReader对象来逐块处理文件。

chunksize：int，默认无

CHUNK文件大小，请参阅IOTools文档以获取有关迭代器和块大小的更多信息。

压缩：{'infer','gzip','bz2','rar','xz',无},默认'infer'

直接使用磁盘上的压缩文件。
如果使用hell参数，则使用gzip、bz2、zip或解压后的文件，文件名中以'.gz'、'.bz2'、'.zip'或'xz'作为后缀，否则不压缩。
。
如果使用zip，可执行包应该只包含一个文件。
在诺娜，我没有减压。

新版本0.18.1支持zip和xz解压

mile:str，默认None

英里分隔符，如“,或”。
/p>

十进制：str，默认'.'

字符中的点（例如：欧洲数据使用​​','）。

float_precision：字符串，默认

指定Cengine所使用的浮点值转换器。
选项不适用于普通转换器精密转换器andround_tripfortheround-tripconverter。

指定

**lineterminator**:str(length1),defaultNone

行。
中断符号，仅在C解析器下使用。

**quotechar**:str(length1)，可选

引号用作标记来标识开始和结束。

quoting:intorcsv.QUOTE_*instance,default0

在csv中包含常量字符语句。
可选QUOTE_MINIMAL(0),QUOTE_ALL(1),QUOTE_NONNUMERIC(2)或QUOTE_NONE(3

双引号:boolean,defaultTrue

当定义单引号时，权限为双，当要不引用参数QUOTE_NONE，请使用双逗号将逗号内的元素指示为单个元素。

escapechar:str(length1),defaultNone

当为QUOTE_NONE时，指定一个不在限制范围内的字符。

comment:str,defaultNone

表示不解析多余的行，如果该字符出现在行的开头，则整行将被忽略。
'#empty\na,b,c\n1,2,3'将在标头中返回'a,b,c'。

音译：str，默认无

字符类型，例如'utf-8'.ListofPythonstandardencodings

dialects:strorcsv.Dialectinstance,defaultNone

如果未指定特定语言，如果sep大于1个字符，则sep未知。
有关详细信息，请参阅csv.Dialect文档

tupleize_cols：布尔值，默认值

Leavealistoftuplesoncolumnsasis(defaultistoconverttoaMultiIndexonthecolumns)

error_bad_lines：布尔值，默认值

如果数组包含太多列，默认情况下不会渲染DataFrame（仅在C解析器中）。

warn_bad_lines:boolean,defaultTrue

如果error_bad_lines=False且warn_bad_lines=True则将输出所有“badlines”（仅在C解析器下可用）。

**low_memory**：布尔值，defaultTrue

分块加载到内存中并解析以降低内存消耗。
但可能会出现某种混乱。
这样您就不会与假类型混淆。
或者使用dtype模块来指定类型。
通过chunksize或iter参加读取器的chunks参数中的读取将读取Dataframe中的整个文件，无论类型如何（仅在C解析器中有效

**buffer_lines**:int,default

已弃用，该参数将在未来版本中删除，因为其值在解析器中已弃用

pact_ints:boolean,default

已弃用，该参数在未来版本中将被删除

use_unsigned:booSkinny,default

已弃用：该参数将在未来版本中删除

如果整数列被压缩（即compact_ints=True），则表示压缩列已签名但未签名。

memory_map:boolean,默认

如果文件在内存中使用，则直接使用文件映射。
使用该方法可以避免再次进行文件IO操作。

ref:

全文是使用xlsscript模块编写的。
也有人使用?xlrd和?xluts模块来实现，但目前还没有找到

importxlsxwriter

workbook=xlsxwriter.Workbook("D:\\ProgramFiles\\subpy\\sql2.xlsx")#在特定目录下创建Excel

workbook=workbook.add_worksheet("students")#创建一个新sheet

title_index=["A","B",C","D"]#纸上区域

li=[]#定义空列表

blod=workbook.add_format({"粗体":true})#定义exlce写入的字体withopen("D:\\Pr.gramFiles\\subpy\\tets.txt",'r')asf1:#打开文档txt

lines=f1.readlines()#读取全部内容行

n=-1#定义变量

forxinlines:#逐行读取

n=n+1

li.append(x[:-1))#去除回车行为

y=x.split#分割空格行为

foriinrange(len(title_index)):#读取excel区域下标

#fori,jinenumerate(title_index):

close#关闭excel

Txt文件可以使用行号。
readlines为索引时要读取的数据

line=f.readlines(

line_need=line[行号-1]

这是定义的行

结论：以上内容是CTO在表格中写的，感谢您抽出宝贵的时间。

Python,sys.stdin.readline()与input()