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使用Pandas读取加密的Excel文件

标签:Python 如果试图使用pandas读取使用密码加密的Excel文件,并收到以下消息: 这个消息表示试图在不提供密码的情况下读取使用密码加密的文件。...在本文中,将展示如何将加密的Excel文件读入pandas。 库 最好的解决方案是使用msoffcrypto库。...使用pip进行安装: pip install msoffcrypto-tool 将加密的Excel文件直接读取到Pandas msoffcrypto库有一个load_key()方法来为Excel文件准备密码...由于希望将加密的Excel文件直接读取到pandas中,因此保存到磁盘将效率低下。因此,可以将文件内容临时写入内存缓冲区(RAM)。为此,需要使用io库。...将代码放在一起 这是一个简短的脚本,用于将加密的Excel文件直接读取到pandas中。注意,在此过程中,既没有修改原始Excel文件,也没有在磁盘上创建不必要的文件。

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    使用Pandas读取复杂Excel表单

    传统企业里,Excel仍然是数据存储,报表生成和数据分析的主力军,随着数据体量的增长,和数据分析、挖掘,BI更进一步需要,如何快速地使用Pandas来ETL Excel或者分析Excel就变得很重要了。...这里我介绍下我的做法, 第一个和第二个图都是多行表头的形式,pandas的read_excel运行指定从指定行开始读取(就是忽略某些行)以及指定哪些为表头, import pandas as pd 图...,接下来的处理便一样了 图3的代码实现 图3是一种常见的MultiIndex形式 df = pd.read_excel('3headers_demo.xlsx'...Pandas不仅仅可以方便读取上面的复杂格式数据,也提供了非常丰富的数据转换函数, ? ? ? ? ? ?...有兴趣的同学可以详细阅读这篇文章,代码为主,https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/reshaping.html

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    Python使用pandas读取excel表格数据

    导入 import pandas as pd 若使用的是Anaconda集成包则可直接使用,否则可能需要下载:pip install pandas 读取表格并得到表格行列信息 df=pd.read_excel...比如我上述例子中列索引为表格的第一行{1,2,3,4},而行索引为读取时自动添加的。 经过实验这种情况将会优先使用表格行列索引,也就对应了上面代码中得到的结果。...在表格中自定义行列索引的情况 如果表格是下面这样的形式: 想要让读取得到的DataFrame行索引为{‘one’,‘two’,‘three’,‘four’},列索引为{‘一’,‘二’,‘三’,...如果直接使用read_excel(filename),虽然列索引会默认为第一行,但是行索引并不会默认为第一列,而是会自动添加一个{0,1,2,3}作为行索引。...因此需要达到我们的目的需要设定一下读取时的参数,如下: df = pd.read_excel(filename,index_col=0) # 即指定第一列为行索引 print(df) print('第0

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    Pandas读取excel文件时,有这个报错,应该怎么解决?

    各位老师,读取excel文件时,有这个报错,应该怎么解决?...__module__ + ".openpyxl" #添加此语句,使pandas默认采用openpyxl作为Excel解析 df = pd.read_excel(path, parse_dates...except Exception as e: print(f"读取文件时出现错误:{str(e)}") transactions_df = transactions_df_entry.get...后来【隔壁山楂】补充道:这个文件用pd.read_excel是可以直接读取的,不知道你这个报错是怎么出现的,麻烦发下截图@钟爱一生 。下面这个python代码需要其他的文件,不知道该怎么操作。...【隔壁山楂 】:公司系统的代码问题,他写的excel在你的本地需要另存才可以,我之前也遇到过,excel也能打开,但是pandas打不开,另存就行了。 【钟爱一生】:嗯嗯,谢谢老师。

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    ​Pandas库的基础使用系列---数据读取

    前言欢迎各位小伙伴一起继续学习,我们上期和大家简单的介绍了一下JupyterLab的使用,从今天开始我们就要正式开始pandas的学习了。...pip install pandas -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 这里和我们平时安装基本一样,唯一的却别就是在命令行前面多了一个感叹号后面我们执行其他命令时...我再试试读取excel格式的那个数据df2 = pd.read_excel("...../data/年度数据.xls")但是当你运行时,会发现报错,主要是因为,我们读取的excel格式比较老了,需要安装另一个库对他进行解析!...结尾好了今天的内容就是这些,我们介绍了如何安装pandas这个库,以及如何读取csv和xls文件。赶快动手实践一下吧,我是Tango,一个热爱分享技术的程序猿,我们下期见。

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    两个使用 Pandas 读取异常数据结构 Excel 的方法,拿走不谢!

    通常情况下,我们使用 Pandas 来读取 Excel 数据,可以很方便的把数据转化为 DataFrame 类型。...但是现实情况往往很骨干,当我们遇到结构不是特别良好的 Excel 的时候,常规的 Pandas 读取操作就不怎么好用了,今天我们就来看两个读取非常规结构 Excel 数据的例子 本文使用的测试 Excel...内容如下 文末可以获取到该文件 指定列读取 一般情况下,我们使用 read_excel 函数读取 Excel 数据时,都是默认从第 A 列开始读取的,但是对于某些 Excel 数据,往往不是从第...,在我们的 Excel 数据中,我们有一个想要读取的名为 ship_cost 的表,这该怎么获取呢 在这种情况下,我们可以直接使用 openpyxl 来解析 Excel 文件并将数据转换为 pandas...DataFrame 以下是使用 openpyxl(安装后)读取 Excel 文件的方法: from openpyxl import load_workbook import pandas as pd

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    详解Pandas读取csv文件时2个有趣的参数设置

    导读 Pandas可能是广大Python数据分析师最为常用的库了,其提供了从数据读取、数据预处理到数据分析以及数据可视化的全流程操作。...其中,在数据读取阶段,应用pd.read_csv读取csv文件是常用的文件存储格式之一。今天,本文就来分享关于pandas读取csv文件时2个非常有趣且有用的参数。 ?...此时,当然可以简单的通过传入正确的分隔符作为sep参数来实现正确加载,但如果文件的分隔符是未知的呢?实际上,我们可以无需传入分隔符,而交由解析器自动解析。...; 传入嵌套列表,并尝试将每个子列表中的所有列拼接后解析为日期格式; 出啊如字典,其中key为解析后的新列名,value为原文件中的待解析的列索引的列表,例如示例中{'foo': [1, 3]}即是用于将原文件中的...不得不说,pandas提供的这些函数的参数可真够丰富的了!

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    pandas中使用excel的模糊匹配通配符,真香

    前言 在 pandas 中,实现如下的模糊匹配统计,要怎么做? 简单: 因为在 pandas 中可以把筛选和统计两种逻辑分开编写,所以代码清晰好用。...问题在于pandas 中要实现模糊匹配,只能使用正则表达式或某种具体的函数。...在 excel 中有一类可以模糊匹配的统计函数,比如 sumifs 、 countifs 等,它们可以使用通配符实现模糊匹配统计。之前的 excel 公式: 问号 ?...+ 前面添加了反斜杠,正则表达式中反斜杠可以把特殊含义符号转义成普通内容 ---- 正确步骤 现在我们已经把整个问题拆分成2个小问题(并有解决方法): excel 的通配符在正则表达式中的对应表达 排除正常正则表达式中的特殊符号...应用到 pandas 的 series.str.match 函数即可: 不过,每次都这样子调用很啰嗦。可以封装到一个函数里面: 现在可以使用:

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    【Python】已解决:(pandas read_excel 读取Excel报错)ImportError: Pandas requires version ‘2.0.1’ or newer of ‘x

    一、分析问题背景 在使用Pandas库的read_excel函数读取Excel文件时,有时会遇到版本不兼容的报错。...本例中,用户尝试使用Pandas读取一个Excel文件,但系统抛出了一个ImportError,指出Pandas需要xlrd库的2.0.1或更新版本,而目前安装的是1.2.0版本。...二、可能出错的原因 这个报错的原因很明确:Pandas库依赖于xlrd库来读取Excel文件,特别是.xls格式的文件。当Pandas库更新后,可能会要求依赖库的特定版本或更高版本。...) # 打印数据框的前几行以验证读取成功 五、注意事项 依赖库版本:在编写代码时,要注意所使用的库及其依赖库的版本兼容性。...错误处理:在编写代码时,应考虑到可能出现的异常情况,并添加适当的错误处理机制,以便在出现问题时能够给出清晰的提示信息,帮助快速定位并解决问题。

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    Excel与pandas:使用applymap()创建复杂的计算列

    标签:Python与Excel,pandas 我们之前讨论了如何在pandas中创建计算列,并讲解了一些简单的示例。...<=且<80 D:50<=且<70 F:<50 创建我们假设的学生和他们的学校平均数,我们将为学生的分数随机生成1到100之间的数字。...记住,我们永远不应该循环遍历pandas数据框架/系列,因为如果我们有一个大的数据集,这样做效率很低。...pandas applymap()方法 pandas提供了一种将自定义函数应用于列或整个数据框架的简单方法,就是.applymap()方法,这有点类似于map()函数的作用。...图3 我们仍然可以使用map()函数来转换分数等级,但是,需要在三列中的每一列上分别使用map(),而applymap()能够覆盖整个数据框架(多列)。

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