本文目录一览：
- 1、求Python大神指导，一个csv文件，把其中每一列的数据提取出来单独保存为一个csv文件
- 2、python如何读取csv某列XX行数据保存为列表？
- 3、python对excel操作
- 4、如何用python实现行列互换，大家怎么看待呢？
- 5、python读取excel文件，将每一行都保存为一个列表。每一行对应一个列表。
求Python大神指导，一个csv文件，把其中每一列的数据提取出来单独保存为一个csv文件
csv是Comma-Separated Values的缩写，是用文本文件形式储存的表格数据，比如如下的表格：
就可以存储为csv文件，文件内容是：
No.,Name,Age,Score
1,mayi,18,99
2,jack,21,89
3,tom,25,95
4,rain,19,80
假设上述csv文件保存为"test.csv"
1.读文件
如何用Python像操作Excel一样提取其中的一列，即一个字段，利用Python自带的csv模块，有两种方法可以实现：
第一种方法使用reader函数，接收一个可迭代的对象（比如csv文件），能返回一个生成器，就可以从其中解析出csv的内容：比如下面的代码可以读取csv的全部内容，以行为单位：
#!/usr/bin/python3
# -*- conding:utf-8 -*-
__author__ = 'mayi'
import csv
#读
with open("test.csv", "r", encoding = "utf-8") as f:
reader = csv.reader(f)
rows = [row for row in reader]
print(rows)
得到：
[['No.', 'Name', 'Age', 'Score'],
['1', 'mayi', '18', '99'],
['2', 'jack', '21', '89'],
['3', 'tom', '25', '95'],
['4', 'rain', '19', '80']]
要提取其中某一列，可以用下面的代码：
#!/usr/bin/python3
# -*- conding:utf-8 -*-
__author__ = 'mayi'
import csv
#读取第二列的内容
with open("test.csv", "r", encoding = "utf-8") as f:
reader = csv.reader(f)
column = [row[1] for row in reader]
print(column)
得到：
['Name', 'mayi', 'jack', 'tom', 'rain']
注意从csv读出的都是str类型。这种方法要事先知道列的序号，比如Name在第2列，而不能根据'Name'这个标题查询。这时可以采用第二种方法：
第二种方法是使用DictReader，和reader函数类似，接收一个可迭代的对象，能返回一个生成器，但是返回的每一个单元格都放在一个字典的值内，而这个字典的键则是这个单元格的标题（即列头）。用下面的代码可以看到DictReader的结构：
# -*- conding:utf-8 -*-
__author__ = 'mayi'
import csv
#读
with open("test.csv", "r", encoding = "utf-8") as f:
reader = csv.DictReader(f)
column = [row for row in reader]
print(column)
得到：
[{'No.': '1', 'Age': '18', 'Score': '99', 'Name': 'mayi'},
{'No.': '2', 'Age': '21', 'Score': '89', 'Name': 'jack'},
{'No.': '3', 'Age': '25', 'Score': '95', 'Name': 'tom'},
{'No.': '4', 'Age': '19', 'Score': '80', 'Name': 'rain'}]
如果我们想用DictReader读取csv的某一列，就可以用列的标题查询：
#!/usr/bin/python3
# -*- conding:utf-8 -*-
__author__ = 'mayi'
import csv
#读取Name列的内容
with open("test.csv", "r", encoding = "utf-8") as f:
reader = csv.DictReader(f)
column = [row['Name'] for row in reader]
print(column)
得到：
['mayi', 'jack', 'tom', 'rain']
2.写文件
读文件时，我们把csv文件读入列表中，写文件时会把列表中的元素写入到csv文件中。
#!/usr/bin/python3
# -*- conding:utf-8 -*-
__author__ = 'mayi'
import csv
#写：追加
row = ['5', 'hanmeimei', '23', '81']
out = open("test.csv", "a", newline = "")
csv_writer = csv.writer(out, dialect = "excel")
csv_writer.writerow(row)
得到：
python如何读取csv某列XX行数据保存为列表？
存的时候先要把图片转换为字节数组，再把这个byte[]存到数据库的，读取的时候得到这个byte[]，再这样bytearrayinputstream
in=new
bytearrayinputstream(byte[]
temp);bitmap
bmp=bitmapfactory.decodestream(in)
python对excel操作
Python对于Excel的操作是多种多样的，掌握了相关用法就可以随心所欲的操作数据了！
操作xls文件
xlrd（读操作）：
import xlrd
1、引入xlrd模块
workbook=xlrd.open_workbook("36.xls")
2、打开[36.xls]文件，获取excel文件的workbook（工作簿）对象
names=workbook.sheet_names()
3、获取所有sheet的名字
worksheet=workbook.sheet_by_index(0)
4、通过sheet索引获得sheet对象
worksheet为excel表第一个sheet表的实例化对象
worksheet=workbook.sheet_by_name("各省市")
5、通过sheet名获得sheet对象
worksheet为excel表sheet名为【各省市】的实例化对象
nrows=worksheet.nrows
6、获取该表的总行数
ncols=worksheet.ncols
7、获取该表的总列数
row_data=worksheet.row_values(n)
8、获取该表第n行的内容
col_data=worksheet.col_values(n)
9、获取该表第n列的内容
cell_value=worksheet.cell_value(i,j)
10、获取该表第i行第j列的单元格内容
xlwt（写操作）：
import xlwt
1、引入xlwt模块
book=xlwt.Workbook(encoding="utf-8")
2、创建一个Workbook对象，相当于创建了一个Excel文件
sheet = book.add_sheet('test')
3、创建一个sheet对象，一个sheet对象对应Excel文件中的一张表格。
sheet.write(i, j, '各省市')
4、向sheet表的第i行第j列，写入'各省市'
book.save('Data\\36.xls')
5、保存为Data目录下【36.xls】文件
操作xlsx文件
openpyxl（读操作）：
import openpyxl
1、引入openpyxl模块
workbook=openpyxl.load_workbook("36.xlsx")
2、打开[36.xlsx]文件，获取excel文件的workbook（工作簿）对象
names=workbook.sheetnames
worksheet=workbook.worksheets[0]
worksheet=workbook["各省市"]
ws = workbook.active
6、获取当前活跃的worksheet,默认就是第一个worksheet
nrows=worksheet.max_row
7、获取该表的总行数
ncols=worksheet.max_column
8、获取该表的总列数
content_A1= worksheet['A1'].value
9、获取该表A1单元格的内容
content_A1=worksheet.cell(row=1,column=1).value
10、获取该表第1列第1列的内容
openpyxl（写操作）：
workbook=openpyxl.Workbook()worksheet = workbook.active
3、获取当前活跃的worksheet,默认就是第一个worksheet
worksheet.title="test"
4、worksheet的名称设置为"test"
worksheet = workbook.create_sheet()
5、创建一个新的sheet表，默认插在工作簿末尾
worksheet.cell(i,j,'空')
6、第i行第j列的值改成'空'
worksheet["B2"]="空"
7、将B2的值改成'空'
worksheet.insert_cols(1)
8、在第一列之前插入一列
worksheet.append(["新增","台湾省"])
9、添加行
workbook.save("Data\\36.xlsx")
10、保存为Data目录下【36.xlsx】文件
pandas处理excel文件
pandas操作：
import pandas as pd
1、引入pandas模块
data = pd.read_excel('36.xls')
2、读取[36.xls]或者[36.xlsx]文件
data = pd.read_csv('36.csv')
3、读取[36.csv]文件
data=data.dropna(subset=['店铺'])
4、过滤掉data店铺列有缺失的数据
data.sort_values("客户网名", inplace=True)
5、将data数据按照客户网名列进行从小到大排序
data = pd.read_csv(36.csv, skiprows = [0,1,2],sep = None, skipfooter = 4)
6、读取[36.csv]文件，前三行和后四行的数据略过
data = data.fillna('空')
7、将data中的空白处填充成'空'
data.drop_duplicates('订单','first',inplace=True)
8、data中的数据，按照【订单】列做去重处理，保留第一条数据
data=pd.DataFrame(data,columns=['订单','仓库'])
9、只保留data中【订单】【仓库】列的数据
data = data[(data[u'展现量'] 0)]
10、只保留【展现量】列中大于0的数据
data= data[data["订单"].str.contains('000')]
11、只保留【订单】列中包含'000'的数据
data= data[data["仓库"]=='正品仓']
12、只保留【仓库】列是'正品仓'的数据
xs= data[data["店铺"]=='南极人']['销售额']
13、获取店铺是南极人的销售额数据
data['订单'] = data['订单'].str[3:7]
14、【订单】列的值只保留4-8个字节的值
data["邮资"] = np.where((data['店铺'].str.contains('T|t')) -(data['仓库'] == '代发仓'), 8, data['邮资'])
15、满足店铺列包含 T 或 t 并且仓库不等于'代发仓'的话，将邮资的值改成8，否则值不变
data = np.array(data).tolist()
16、将data从DataFrame转换成列表
data=pd.DataFrame(data)
17、将列表转换成DataFrame格式
zhan = data[u'展现'].sum().round(2)
18、将data中所有展现列数据求和，并取两位小数
sum=data.groupby(['店铺'])['刷单'].sum()
19、将data中按照店铺对刷单进行求和
counts=data['店铺'].value_counts()
20、将data按照店铺进行计算
avg=data.groupby(['店铺'])['刷单'].mean()
21、将data按照店铺对刷单进行求平均数
count = pd.concat([counts,sum], axis=1, ignore_index=True, sort=True)
22、将counts和sum两个DataFrame进行了组合
count=count.rename(index=str, columns={0: "订单", 1: "成本"})
23、将新生成的DataFrame列名进行修改
data = pd.merge(sum, counts, how='left', left_on='店铺', right_on='店铺')
24、将列表转换成DataFrame格式
from openpyxl import Workbook
wb=Workbook()
ws1=wb.active
data.to_excel('36.xlsx')
wb.close()
25、data完整的写入到关闭过程，执行此操作的时候【36.xlsx】不能是打开状态
excel格式操作
样式处理：
1、打开【36.xlsx】
sheet=workbook.worksheets[0]
2、将第一个sheet对象赋值给sheet
sheet.column_dimensions['A'].width = 20.0
3、将A列的宽度设置为20
sheet.row_dismensions[1].height = 20.0
4、将第一行的行高设置为20
sheet.merge_cells('A1:A2')
5、将sheet表A1和A2单元格合并
sheet.unmerge_cells('A1:A2')
6、将sheet表A1和A2单元格取消合并
sheet.insert_rows(2,2)
7、将sheet表从第2行插入2行
sheet.insert_cols(3,2)
8、将sheet表从第3列插入2列
sheet.delete_rows(2)
9、删除第2行
sheet.delete_cols(3, 2)
10、将sheet表从第3列开始删除2列
from openpyxl.styles import Font, Border, PatternFill, colors, Alignment
11、分别引入字体、边框、图案填充、颜色、对齐方式
sheet.cell(i,j).font = Font(name='Times New Roman', size=14, bold=True, color=colors.WHITE)
12、设置sheet表第 i 行第 j 列的字体
sheet.cell(i,j).alignment = Alignment(horizontal='center', vertical='center')
13、设置sheet表第 i 行第 j 列的字体对齐方式
left, right, top, bottom = [Side(style='thin', color='000000')] * 4sheet.cell(i,j).border = Border(left=left, right=right, top=top, bottom=bottom)
14、引入边框样式并调用
fill = PatternFill("solid", fgColor="1874CD")sheet.cell(1,j).fill = fill
15、引入填充样式，并调用
import xlrd
from openpyxl import Workbook
from openpyxl import load_workbook
workbook=load_workbook(filename='C:/Users/EDZ/Desktop/工作/2021.08.03/大兄弟.xlsx')
sheet=workbook.active
sheet.insert_cols(idx=1)
sheet.merge_cells(A1:A3)
sheet['A1']=['上海','山东','浙江']
如何用python实现行列互换，大家怎么看待呢？
你需要确保该数组的行列数都是相同的。列表递推式提供了一个简便的矩阵转置的方法:另一个更快和高级一些的方法。可以使用zip函数:本节提供了关于矩阵转置的两个方法，一个比较清晰简单,另一个比较快速但有些隐晦。有时候，数据到来的时候使用错误的方式，比如，你使用微软的ADO接口访问数据库,由于Python和MS在语言实现上的差别。 Getrows方法在Python中可能返回的是列值，和方法的名称不同.本节给的出的方法就是这个问题常见的解决方案，一个更清晰，一个更快速。在列表递推式版本中,内层递推式表示选则什么(行),外层递推式表示选择者(列)。这个过程完成后就实现了转置。在zip版本中,我们使用arr语法将一维数组传递给zip做为参数,接着,zip返回一个元组做为结果。然后我们对每一个元组使用list方法,产生了列表的列表(即矩阵)。因为我们没有直接将zip的结果表示为list，所以我们可以我们可以使用itertools.izip来稍微的提高效率(因为izip并没有将数据在内存中组织为列表)。但是,在特定的情况下，上面的方法对效率的微弱提升不能弥补对复杂度的增加。关于args和kwds语法:args(实际上，号后面跟着变量名)语法在Python中表示传递任意的位置变量，当你使用这个语法的时候(比如，你在定义函数时使用),Python将这个变量和一个元组绑定，并保留所有的位置信息, 而不是具体的变量。当你使用这个方法传递参数时，变量可以是任意的可迭代对象(其实可以是任何表达式,只要返回值是迭代器)。
python读取excel文件，将每一行都保存为一个列表。每一行对应一个列表。
python读写excel文件要用到两个库：xlrd和xlwt，首先下载安装这两个库。
1、#读取Excel
import xlrd
data = xlrd.open_workbook(excelFile)
table = data.sheets()[0]
nrows = table.nrows #行数
ncols = table.ncols #列数
for i in xrange(0,nrows):
rowValues= table.row_values(i) #某一行数据
for item in rowValues:
print item
2、写Excel文件
'''往EXCEl单元格写内容，每次写一行sheet:页签名称；row：行内容列表；rowIndex：行索引;
isBold:true:粗字段，false:普通字体'''
def WriteSheetRow(sheet,rowValueList,rowIndex,isBold):
i = 0
style = xlwt.easyxf('font: bold 1')
#style = xlwt.easyxf('font: bold 0, color red;')#红色字体
#style2 = xlwt.easyxf('pattern: pattern solid, fore_colour yellow; font: bold on;') # 设置Excel单元格的背景色为黄色，字体为粗体
for svalue in rowValueList:
strValue = unicode(str(svalue),'utf-8')
if isBold:
sheet.write(rowIndex,i,strValue,style)
else:
sheet.write(rowIndex,i,strValue)
i = i + 1
'''写excel文件'''
def save_Excel(strFile):
excelFile = unicode(strFile, "utf8")
wbk = xlwt.Workbook()
sheet = wbk.add_sheet('sheet1',cell_overwrite_ok=True)
headList = ['标题1','标题2','标题3','标题4','总计']
rowIndex = 0
WriteSheetRow(sheet,headList,rowIndex,True)
for i in xrange(1,11):
rowIndex = rowIndex + 1
valueList = []
for j in xrange(1,5):
valueList.append(j*i)
WriteSheetRow(sheet,valueList,rowIndex,False)
wbk.save(excelFile)
style2 = xlwt.easyxf('pattern: pattern solid, fore_colour yellow; font: bold on;')
在设置上Excel单元格的背景色时，fore_colour 支持的颜色是有限的，仅支持一下颜色
aqua 0x31
black 0x08
blue 0x0C
blue_gray 0x36
bright_green 0x0B
brown 0x3C
coral 0x1D
cyan_ega 0x0F
dark_blue 0x12
dark_blue_ega 0x12
dark_green 0x3A
dark_green_ega 0x11
dark_purple 0x1C
dark_red 0x10
dark_red_ega 0x10
dark_teal 0x38
dark_yellow 0x13
gold 0x33
gray_ega 0x17
gray25 0x16
gray40 0x37
gray50 0x17
gray80 0x3F
green 0x11
ice_blue 0x1F
indigo 0x3E
ivory 0x1A
lavender 0x2E
light_blue 0x30
light_green 0x2A
light_orange 0x34
light_turquoise 0x29
light_yellow 0x2B
lime 0x32
magenta_ega 0x0E
ocean_blue 0x1E
olive_ega 0x13
olive_green 0x3B
orange 0x35
pale_blue 0x2C
periwinkle 0x18
pink 0x0E
plum 0x3D
purple_ega 0x14
red 0x0A
rose 0x2D
sea_green 0x39
silver_ega 0x16
sky_blue 0x28
tan 0x2F
teal 0x15
teal_ega 0x15
turquoise 0x0F
violet 0x14
white 0x09
yellow 0x0D"""
另外一种方式是 用pyExcelerator
from pyExcelerator import *# excel 第一行数据excel_headDatas = [u'发布时间', u'文章标题', u'文章链接', u'文章简介']
articles =[
{u'发布时间':u'2017年5月9日',
u'文章标题':u'Python项目实战教程：国内就能访问的google搜索引擎',
u'
u'文章简介':u'大家可以留言、想了解python那个方向的知识、不然我也不知道'},
{u'发布时间':u'2017年5月4日',
u'文章标题':u'对于学习Django的建议、你知道的有那些',
u'文章链接':',
u'文章简介':u'随着Django1.4第二个候选版的发布，虽然还不支持Python3，但Django团队已经在着手计划中，据官方博客所说，Django1.5将会试验性的支持python3'}
]# 定义excel操作句柄excle_Workbook = Workbook()
excel_sheet_name = time.strftime('%Y-%m-%d')
excel_sheet = excle_Workbook.add_sheet(excel_sheet_name)
index = 0#标题for data in excel_headDatas:
excel_sheet.write(0, index, data)
index += 1index = 1#内容for article in articles:
colIndex = 0 for item in excel_headDatas:
excel_sheet.write(index, colIndex, article[item])
colIndex += 1
index += 1#保存test.xlsx到当前程序目录excle_Workbook.save('test.xlsx')# db = mongoDB.mongoDbBase()# db.Get_information_stat()
