利用Python实现自动化办公之Excel简单操作
2021/4/13 20:25:22
本文主要是介绍利用Python实现自动化办公之Excel简单操作,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!
Python实现自动化办公之Excel简单操作
- 一、用python创建一个excel
- 1.首先下载相关的excel库函数:
- 2.制作一个成绩单
- 3.运行结果
- 二 、读出刚刚用代码生成的excel,并进行相关的操作(求成绩的平均值,及最大值)
- 运行结果:
一、用python创建一个excel
1.首先下载相关的excel库函数:
pip install xlwd pip install xlrd
如果下载慢的话:进行换源操作
pip install xlwd -i https://pypi.douban.com/simple pip install xlrd -i https://pypi.douban.com/simple
2.制作一个成绩单
import xlwt import xlrd import random #新建excel workbook = xlwt.Workbook() #新建sheet表 worksheet = workbook.add_sheet("一班",cell_overwrite_ok=True) #设置行列,写表格 name = ['','张三','李四','王五'] subject = ['','语文','数学','英语','化学'] for i in range(4): worksheet.write(i,0,name[i]) for j in range(5): worksheet.write(0,j,subject[j]) for i in range(1,4): for j in range(1,5): score = random.randint(60,100) worksheet.write(i,j,score) #保存 workbook.save('成绩单.xls')
3.运行结果
二 、读出刚刚用代码生成的excel,并进行相关的操作(求成绩的平均值,及最大值)
import xlrd #打开excel book = xlrd.open_workbook("成绩单.xls") #打开表单 [0] 是第一个 [1]是第二个 sheet = book.sheets()[0] #读取行列数量 nrows = sheet.nrows print('表格总行数',nrows) ncols = sheet.ncols print('表格总列数',ncols) def average_col(nrows,ncols): title = '' for i in range(1,ncols): #统计列 title = sheet.cell(0,i).value score_sum = 0 cnt = 0 #print(title) for j in range(1,nrows): #统计行 score_sum = score_sum + sheet.cell(j,i).value cnt = cnt +1 average = score_sum//cnt print(title + "平均分:",average) #return average def average_row(nrows,ncols): title = '' for i in range(1,nrows): #统计行 title = sheet.cell(i,0).value score_sum = 0 cnt = 0 #print(title) for j in range(1,ncols): #统计列 score_sum = score_sum + sheet.cell(i,j).value cnt = cnt +1 average = score_sum//cnt print(title + "平均分:",average) #return average def max_col(nrows,ncols): title = '' for i in range(1,ncols): #统计列 title = sheet.cell(0,i).value value = 0 max_score = 0 for j in range(1,nrows): #统计行 value = sheet.cell(j,i).value if(max_score < value): max_score = value print(title + "最大值:",max_score) #return max_score average_col(nrows,ncols) average_row(nrows,ncols) max_col(nrows,ncols)
运行结果:
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