简介：许多朋友询问与Python有关的有多少件事阅读Excel。首席执行官在本文中注明将为您提供详细的答案，以供所有人参考。我希望这对每个人都会有所帮助！让我们一起看看！
常用的简单用法：
来自xlrd import open_workbook
book = open_workbook（r'c：useradmindesktopq.xlsx'）
表= book.sheds_names（）[0]＃第一个工作表名称
sheet = data.sheet_by_name（'Sheet1'）＃
表=书。
＃获获获
nrews = table.nrows
＃数
ncols = table.ncols
＃工作表数
书籍
表格（0,1）
表格（0）
＃阅读第二列的内容，从第二行开始，并看到和平
sum（x.Value for x in Sheet.col（1，start_rowx = 1））
sum（sheet.col_values（1，start_rowx = 1））＃
首先，柱图附带数据框可以使用每列作为传奇
导入大熊猫作为pd
data = pd.read_excel（）
data.bar（）
我不知道您要问您要做什么的问题。
判断不是空的。代码如下：
来自OpenPyXl import load_workbook
wb = load_workbook（filename = r'read path .xlsx'）##阅读路径
ws = wb.get_sheet_by_name（“ Sheep1”）## Sheep1名称的表格表
num = 1
而1：#set作为死周期
cell = ws.cell（row = num，colorn = 1）。价值
如果细胞：
num = num +1
别的：
打印（num）
出口 （）
运行结果（已删除了我的路径）：
＃导导
导入xlrd
#setting路径
路径='c：\ users \ jyjh \ desktop \ datap.xlsx'
＃打开文件
data = xlrd.open_workbook（路径）
#Query工作表
Sheets = data.sheds（）
床单
您可以通过功能，索引和名称获得工作表。
Sheet_1_by_function = data.sheets（）[0]
Sheet_1_by_index = data.sheet_by_index（0）
sheet_1_by_name = data.sheet_by_name（u'sheet1'）
您可以通过方法获得特定的列或行。
Sheet_1_by_name.Row_Values（1）
Sheet_1_by_name.col_values（1）
通过工作表的属性获取行数和列的数量。
n_of_rows = Sheet_1_by_name.nrows
N_OF_COLS = SHEEP_1_BY_NAME.NCOLS
您也可以使用循环一次遍历文件。
对于我的范围（n_of_rows）：
print sheet_1_by_name.row_values（i）
您可以通过任何方式访问单元格的值。
cell_a1 = Sheet_1_by_name.cell（0,0）。价值
cell_a1 = Sheet_1_by_name.Row（0）[0]。价值
cell_a1 = Sheet_1_by_name.col（0）[0]。价值
最后，通过以下方法修改单元格的值。
行= 0
col = 0
#ctype 0：空，1：字符串，2：数字，3：日期，4：布尔值，5：错误
cell_type = 1
值='Hello，Excel'
cell_a1 = Sheet_1_by_name.cell（0,0）。价值
格式= 0
sheet_1_by_name.put_cell（行，颜色，cell_type，value，格式）
cell_a1 = Sheet_1_by_name.cell（0,0）。价值
Python [1]（英国发音：/?Pa?θ。/美国发音：/?Pa?θ别达/），是一种面向对象的解释计算机程序设计语言，由荷兰Guido Van Rossum于1989年发明。发行了第一个公开发行版本。1991年。
Python是一个纯净的免费软件，源代码和解释器Cpython遵循GPL（GNU通用公共许可证）协议。Python语法简单明了，其中一个功能之一是强制使用美白符号。
Python具有丰富且功能强大的库。它通常被昵称为胶水，它可以轻松地连接其他语言中制作的各种模块（尤其是C/C ++）。一种常见的应用程序是快速生成程序的原型（有时，即使是程序的最终接口），然后以更合适的语言重写了特殊要求的零件，例如3D游戏中的图形渲染模块，如果性能要求特别高，您可以使用C/ C/重写它C ++，然后包装Python可以调用的扩展库。应该注意的是，当您使用扩展类库时，您可能需要考虑平台问题，并且有些可能无法提供跨平台实现。
7月20日，IEEE发布了2017年编程语言排名：Python排名第一。
1.用XLRD阅读
相应的方法如下。您需要将XLRD和Numpy放在首位，控制ROW_START和ROW_END的行数，然后通过column_start和column_end控制列数
应该注意的是，Python是一个基于0的索引。当Excel读取时，它是1个基于1个索引
2.使用pandas下的read_excel函数
dframe = pd.read_excel（“ file_name.xlsx”）
dframe = pd.read_excel（“ file_name.xlsx”，sheetname =“ sheet_name”）
dframe = pd.read_excel（“ file_name.xlsx”，sheetname = number）
有两种读取表格的方法：
1. XLSREAD
[?，meadef，?] = xlsream（xls_site，table_tag，'b12：ai12'）;
这里的输出是一个相应的数字，一个相应的字符串，一个是将所有数据与metacelor一起放在一起
相应的Xlswrite格式：
xlswrite（xls_site_output，train，1，['a'，num2str（ix+1），'：m'，num2str（ix+1））））））））））））））））
2. read_table
结论：以上是首席CTO的全部内容指出，有关python读了多少行读取Excel。感谢您花时间阅读内容，不要忘记在此网站上找到它。