脚本如下:

from openpyxl import load_workbook

workbook = load_workbook(u'/tmp/test.xlsx')  #找到需要xlsx文件的位置
booksheet = workbook.active         #获取当前活跃的sheet,默认是第一个sheet

#如果想获取别的sheet页采取下面这种方式,先获取所有sheet页名,在通过指定那一页。
# sheets = workbook.get_sheet_names() # 从名称获取sheet
# booksheet = workbook.get_sheet_by_name(sheets[0])

#获取sheet页的行数据
rows = booksheet.rows
#获取sheet页的列数据
columns = booksheet.columns


i = 0
# 迭代所有的行
for row in rows:
  i = i + 1
  line = [col.value for col in row]
  cell_data_1 = booksheet.cell(row=i, column=3).value        #获取第i行1 列的数据
  cell_data_2 = booksheet.cell(row=i, column=4).value        #获取第i行 2 列的数据
  cell_data_3 = booksheet.cell(row=i, column=8).value          #获取第i行 3 列的数据
  cell_data_4 = booksheet.cell(row=i, column=18).value          #获取第i行 4 列的数据
  print (cell_data_1, cell_data_2, cell_data_3, cell_data_4)

实例:python读取excel数据做分类统计

某excel中记录了某个人的通话记录,下面程序将按照通话地点,通话类型等统计通话时间

# -*- coding:utf-8 -*-
import xlrd
import datetime
infos=[]
info_file=xlrd.open_workbook('src.xls')#打开excel文件
info_sheet=info_file.sheets()[0]#通过索引顺序获取工作表
row_count=info_sheet.nrows#获取行数,列数ncols
for row in range(1,row_count):
  time_string=info_sheet.cell(row,3).value
  time_s_sp=time_string.split(':')
  infos.append(#该数组里放了row_count个字典
    {
      'type':info_sheet.cell(row,2).value,#获取单元格,通话类型,主叫被叫
      'other_cellphone':info_sheet.cell(row,0).value,#对方号码,
      'timespan':datetime.timedelta(seconds=int(time_s_sp[2]),minutes=int(time_s_sp[1]),hours=int(time_s_sp[0])),
      'gpscity':info_sheet.cell(row,5).value#通话是本地还是外地
    }
  )
time_all=datetime.timedelta(seconds=0)#初始化
time_types={}
time_classes={}
time_numbers={}
for infor in infos:#取出该数组里的字典
  time_all +=infor['timespan']#求总通话次数
  infor_type=infor['type']
  if infor_type in time_types:
    time_types[infor_type]+=infor['timespan']
  else:
    time_types[infor_type]=infor['timespan']#按通话类型统计通话时间
  infor_class=infor['gpscity']
  if infor_class in time_classes:
    time_classes[infor_class]+=infor['timespan']
  else:
    time_classes[infor_class]=infor['timespan']#这里相当于先分类赋值再++,按归属地统计通话时间
  infor_number=infor['other_cellphone']
  if infor_number in time_numbers:
    time_numbers[infor_number]+=infor['timespan']
  else:
    time_numbers[infor_number]=infor['timespan']#根据号码统计通话时间

print '总通话时间:%s' % time_all
print
print '总通话方式分类'
for k,v in time_types.items():
  print k.encode('utf-8'),v
print
print '通话类型分类:'
for k,v in time_classes.items():
  print k.encode('utf-8'),v
print
print '对方号码分类:'
for k,v in time_numbers.items():
  print k,v

再优化下代码

# -*- coding:utf-8 -*-
import xlrd
from datetime import timedelta
def read_excel(file_excel):#读excel并将需要的数据分类放在数组里
  infos=[]
  info_file=xlrd.open_workbook(file_excel)
  info_sheet=info_file.sheets()[0]
  row_count=info_sheet.nrows
  for row in range(1,row_count):
    time_string=info_sheet.cell(row,3).value
    time_s_sp=time_string.split(':')
    infos.append(
      {
        'type':info_sheet.cell(row,2).value,
        'other_cellphone':info_sheet.cell(row,0).value,
        'timespan':timedelta(seconds=int(time_s_sp[2]),minutes=int(time_s_sp[1]),hours=int(time_s_sp[0])),
        'gpscity':info_sheet.cell(row,5).value

      }
    )
  return infos
def count_cell(list_dirs,infotype):#统计总通话及分类统计结果,存在字典里
  result_dir={}
  time_all=timedelta(seconds=0)
  for list_dir in list_dirs:
    time_all +=list_dir['timespan']
    info_type = list_dir[infotype]
    if info_type not in result_dir:
      result_dir[info_type]=list_dir['timespan']
    else:
      result_dir[info_type]+=list_dir['timespan']
  return time_all,result_dir
def print_result(result_dir):#打印数据
  for k,v in result_dir.items():
    print k.encode('utf-8'),v

if __name__=="__main__":
  list_dirs=read_excel('src.xls')
  time_all,result_type=count_cell(list_dirs,'type')
  result_cell=count_cell(list_dirs,'other_cellphone')
  result_gpscity = count_cell(list_dirs, 'gpscity')
  print '总通话时间:%s' % time_all
  print '按照通话类型分类:'
  print_result(result_type)
  print '按照号码分类:'
  print_result(result_cell[1])
  print '按照归属地分类:'
  print_result(result_gpscity[1])

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。

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