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Python操作Excel
老婆单位有时候有一些很大的Excel统计报表需要处理，其中最恶心的是跨表的JOIN查询。他们通常采取的做法是，把多个Excel工作簿合成一个工作簿的多个表格，然后再跑函数（VLOOKUP之类）去查。因为用的函数效率很低，在CPU打满的情况下还要跑几个小时。为了优化这个过程，作者采用Python+SQLite实现，效果不错。
Python操作Excel的函数库
作者主要尝试了3种读写Excel的方法：xlrd、xlwt、xlutils。其中，xlrd可以读取.xls和.xlsx文件，且效率较高，因此作者选择了它来读取Excel文件；而最终输出的报表格式较复杂，直接操作Excel文件。
Python里的关系型数据库
SQLite是一个非常轻量级的关系型数据库，很多语言和平台都内置SQLite支持，也是iOS和A
ndroid上的默认数据库。Python的标准___也包含了sqlite3库，用起来非常方便。作者将xlrd读取到的Excel数据插入到SQLite数据库中，实现了数据的快速查询和统计。
用xlrd读取Excel并插入数据库样例
作者提供了用xlrd读取Excel并插入到SQLite数据库的样例代码，方便读者研究和使用。
device_id。city))
保存更改
mit()
关闭数据库连接
device_city_db.close()
如果数据量较小，可以直接使用Python内部的数据结构，如字典和列表。但是，如果要读取的表格数据量较大，最好先将数据插入数据库进行预处理。这样可以避免每次调试都要
进行耗时较长的Excel文件载入过程，同时也能充分利用数据库的索引和SQL语句强大功能进行快速数据分析。
下面是一个使用SQLite数据库进行数据处理的示例代码。首先，我们需要打开数据库文件，并创建一个名为device_city的表格。然后，我们逐行读取设备表格中的数据，并将设备ID和城市信息插入到device_city表格中。在插入数据之前，我们还需要进行一些数据清洗和去重操作。最后，我们保存更改并关闭数据库连接。
python怎么读入excel
代码如下：
Table = data.sheet_by_index(0)。# 通过索引顺序获取
Table = data.sheet_by_name(u'Sheet1')。# 通过名称获取
获取整行和整列的值（数组）
w_values(i)
l_values(i)
获取行数和列数
n_rows = ws
n_cols = ls
循环行列表数据
for i in range(n_rows):
w_values(i))
单元格
cell_A1 = ll(0.0).value
cell_C4 = ll(2.3).value
使用行列索引
cell_A1 = w(0)[0].value
cell_A2 = l(1)[0].value
简单的写入
row = 0
col = 0
类型0 empty,1 string。2 number。3 date。4 boolean。5 error
ctype = 1
value = '单元格的值'
xf = 0.# 扩展的格式化
Table.put_cell(row。col。ctype。value。xf)
ll(0.0)。# 单元格的值
ll(0.0).value。# 单元格的值
Demo代码
coding: utf-8 -*-
import xdrlib
import sys
import xlrd
读取Excel数据
def open_excel(file='file.xls'):
try:
data = xlrd.open_workbook(file)
return data
except n as e:
print(str(e))
根据索引获取Excel表格中的数据参数:file：Excel文件路径colnameindex：表头列名所在行的所以，by_index：表的索引

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