⑴ python 怎么把excel数据导入到pandas的dataframe中
importpandasaspd
df=pd.read_excel('Excel的路径')
⑵ 新手学习Python，求教Python中如何导入excel数据
可以用xlrd库读取excel文件。使用方法见xlrd文档或教程。
⑶ python怎么把数据导入excel
import xlrd#open the .xls filexlsname="test.xls"book = xlrd.open_workbook(xlsname)#build a dictionary of the names->sheets of the booksd={}for s in book.sheets(): sd[s.name]=s#obtain Sheet "Foglio 1" from sheet names dictionarysheet=sd["Foglio 1"]#print value of the cell J141print sheet.cell(142,9)print sheet.cell(142,9)可以获得142行第9列那个单元格的值
⑷ python如何将txt文件导入excel
这个以前都做过几次。用COM接口很麻烦 。现在有了xlwt和xlrd都变得很容易。你略略看一看它们的例子代码就会了。我好象最近从考勤机里读取EXCEL数据。再重新加工后，生成EXCEL的报告，做过一个程序，大约5-7小时吧。
⑸ python能不能导入excel中的数据
把excel转化为CSV格式比较方便，参考
Python | 怎么读写csv文件
http://jingyan..com/article/f0e83a259f33c722e4910163.html
⑹ python如何导入excel文件数据
导入这种文件数据是因为我们没有选择好的原因，所以一般导入数据的话，你按正常型套做。
⑺ python怎么从excel读取数据
本程序需要导入xlrd包，可读取后缀名为.xls和.xlsx的Excel文件，使用示例如下：
import xlrd
def read(file, sheet_index=0):
"""
:param file: 文件路径
:param sheet_index: 读取的工作表索引
:return: 二维数组
"""
workbook = xlrd.open_workbook(file)
# all_sheets_list = workbook.sheet_names()
# print("本文件中所有的工作表名称:", all_sheets_list)
# 按索引读取工作表
sheet = workbook.sheet_by_index(sheet_index)
print("工作表名称:", sheet.name)
print("行数:", sheet.nrows)
print("列数:", sheet.ncols)
# 按工作表名称读取数据
# second_sheet = workbook.sheet_by_name("b")
# print("Second sheet Rows:", second_sheet.nrows)
# print("Second sheet Cols:", second_sheet.ncols)
# 获取单元格的数据
# cell_value = sheet.cell(1, 0).value
# print("获取第2行第1列的单元格数据:", cell_value)
data = []
for i in range(0, sheet.nrows):
data.append(sheet.row_values(i))
return data
if __name__ == '__main__':
print(read('工作簿1.xlsx'))
⑻ 怎么用python语言将txt文件的内容，导入excel中
你需要的是xlwt，如果对python熟的话，看下文档应该能很快上手
http://pypi.python.org/pypi/xlwt/0.7.4
⑼ 如何把excel导入python并读取内容
读取excel的库很多pd库、xlrd库都可以。
例如
import xlrdfrom xlrd import xldate_as_tupleimport datetime'''xlrd中单元格的数据类型数字一律按浮点型输出，日期输出成一串小数，布尔型输出0或1，所以我们必须在程序中做判断处理转换成我们想要的数据类型0 empty,1 string, 2 number, 3 date, 4 boolean, 5 error'''class ExcelData(): # 初始化方法 def __init__(self, data_path, sheetname): #定义一个属性接收文件路径 self.data_path = data_path # 定义一个属性接收工作表名称 self.sheetname = sheetname # 使用xlrd模块打开excel表读取数据 self.data = xlrd.open_workbook(self.data_path) # 根据工作表的名称获取工作表中的内容（方式①） self.table = self.data.sheet_by_name(self.sheetname) # 根据工作表的索引获取工作表的内容（方式②） # self.table = self.data.sheet_by_name(0) # 获取第一行所有内容,如果括号中1就是第二行，这点跟列表索引类似 self.keys = self.table.row_values(0) # 获取工作表的有效行数 self.rowNum = self.table.nrows # 获取工作表的有效列数 self.colNum = self.table.ncols # 定义一个读取excel表的方法 def readExcel(self): # 定义一个空列表 datas = [] for i in range(1, self.rowNum): # 定义一个空字典 sheet_data = {} for j in range(self.colNum): # 获取单元格数据类型 c_type = self.table.cell(i,j).ctype # 获取单元格数据 c_cell = self.table.cell_value(i, j) if c_type == 2 and c_cell % 1 == 0: # 如果是整形 c_cell = int(c_cell) elif c_type == 3: # 转成datetime对象 date = datetime.datetime(*xldate_as_tuple(c_cell,0)) c_cell = date.strftime('%Y/%d/%m %H:%M:%S') elif c_type == 4: c_cell = True if c_cell == 1 else False sheet_data[self.keys[j]] = c_cell # 循环每一个有效的单元格，将字段与值对应存储到字典中 # 字典的key就是excel表中每列第一行的字段 # sheet_data[self.keys[j]] = self.table.row_values(i)[j] # 再将字典追加到列表中 datas.append(sheet_data) # 返回从excel中获取到的数据：以列表存字典的形式返回 return datasif __name__ == "__main__": data_path = "ttt.xlsx" sheetname = "Sheet1" get_data = ExcelData(data_path, sheetname) datas = get_data.readExcel() print(datas)
⑽ 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。