本文实例为大家分享了python操作EXCEL的实例源码,供大家参考,具体内容如下 读EXCEL的操作:把excel的数据存储为字典类型 #coding=utf8 #导入读excel的操作库 import xlrd class GenExceptData(object): def __init__(self): try: self.dataDic={} #打开工作薄 self.wkbook= xlrd.open_workbook("Requirement.xls") #获取工作表“requirement” self.d Python是一种强大的编程语言,尤其在数据处理领域,它提供了丰富的库来支持各种任务,包括读取和写入Excel文件。本篇文章将详细讲解如何使用Python的`xlrd`和`xlwt`库来实现Excel数据的读写。 我们要了解`xlrd`库,它是用来读取Excel文件的。在Python程序中,我们可以通过`xlrd.open_workbook()`函数打开一个Excel文件,并通过`sheet_by_name()`方法获取指定工作表。在给出的示例中,`GenExceptData`类初始化时就完成了这些操作。`GenExceptData`类的`readDataToDicl()`方法负责将Excel中的数据读取并存储到字典`dataDic`中。 在`readDataToDicl()`方法中,`nrows`和`ncols`分别代表工作表的行数和列数,然后遍历每一行,提取特定列的值(如第3列的`propertyName`和第4列的`propertyValue`),并将它们存入字典`singleJson`中。如果第0列和第2列的值都存在,那么将整个`singleJson`字典以第0列的值作为键存储到`dataDic`中。这样,整个Excel表的数据就被转换成了以第0列的值为键、其他列的值为字典形式的结构。 接着,我们看`xlwt`库,它是用于写入Excel文件的。在`GenTestCase`类中,我们先通过`readCSV`函数(未提供具体实现,但可能是用于读取CSV文件的)读取CSV数据,并将其存储到`dataInfor`对象中。然后,创建一个新的工作簿`wkbook`,添加一个名为“埋点需求”的工作表`dataSheet`,并调用`creatHead()`方法创建表头。 在`creatHead()`方法中,我们创建了一个空列表`firstLine`作为表头,然后遍历数据的每一行,根据条件判断是否需要合并单元格(如果当前行的第0列值与上一行不同)。通过`write_merge()`方法可以实现单元格的合并,并使用`decode("gbk")`处理可能存在的GBK编码问题,确保数据正确写入。 Python实现Excel读写数据的关键在于选择合适的库,如`xlrd`用于读取,`xlwt`用于写入。通过类和方法的封装,我们可以将数据的读取和写入操作变得结构化和易于管理。此外,对于非标准编码(如GBK)的数据,还需要进行适当的解码处理,以确保数据的正确性。在实际项目中,还可以根据需求对这些基本操作进行扩展,例如增加错误处理、数据验证等功能,以满足更复杂的需求。
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