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关于pd.read_excel()读取xls文件报错的解决办法

继续看报错信息，来自于源文件compdoc.py，打开该文件，找到426行代码，代码如下： if self.seen[s]: print("_locate_stream(%s): seen" % qname...\Anaconda3\Lib\site-packages 二）找到xlrd文件夹 复制一份随便命名 （eg:xlrdxcx） 三）注释副本 xlrdxcx 里 对应的 compdoc.py 中的三行代码...四）定义新的读取函数 #自定义xls文件读取函数 def read_xls_xcx(data_path,header=0): data=xlrdxcx.open_workbook(data_path...直接调用Excel程序读取，应该也可以解决，因为本问题出现在需要直接自动化下载后直接打开入库，所以操纵Excel程序会影响主程序的执行，有兴趣的也可以瞅瞅，链接如下： 【1】https://blog.csdn.net...在读取excel的时候，代码如下： ```python data = xlrd.open_workbook('data.xls') table = data.sheets()[0] nrows = table.nrows

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读取设置密码保护的excel文件，有没有更好的办法？

一、前言 前几天在Python最强王者交流群【wen】问了一个Python处理Excel加密文件读取问题。...问题如下： 请教：读取设置了密码保护的exlce文件，df = pd.read_excel(file,password='12345678') 报错：got an unexpected keyword...argument "password" 目前的解决方法是通过msoffcrypto模块生成新的文件再进行读取，有没有更简单点的方法呢？...(decrypted) print(df) @wen 可以试试这个库 乍一看，好像和粉丝的代码差不多，其实不同，这里【巭孬】指出粉丝的代码是生成新文件再读取，瑜亮老师的是直接从内存里面读取，不用生成新文件...这篇文章主要盘点了一个Python处理Excel加密文件读取的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。

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openpyxl被干掉？全新python高性能excel解析库

同事有一段 python 脚本，里面用 pandas 读取一个几十万行的 excel 文件，但是速度实在太慢了。问我有没有什么好办法提升运行速度。如果在几个月以前，就实在没有什么好办法了。...xlsx , xlsm , xlsb , xla , xlam ) 这就是 calamine 库，如果你到 github 上查看，会看到其实它是一个 rust 的库： 看看 calamine 官方的性能对比...加载一份 800 多万行的 feather 文件： 自然不可能全部塞到 excel 里面，就取前 50 万行吧： 由于 to excel 仍然使用 openpyxl ，速度可想而知，用了差不多2分钟。...现在看看使用 calamine 引擎，加载到 dataframe 要多久： 9.4 秒，还是比 feather 文件的 2.5 秒慢多了。...不过有相关经验的小伙伴应该知道，加载一个50 万行的 excel，只要差不多10秒，已经是谢天谢地了。 看看 openpyxl 的速度，你能感受到什么是绝望： 白白多出1分钟

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n种方式教你用python读写excel等数据文件

，可以读取各种各样格式的数据文件，一般输出dataframe格式。...import pandas as pd pd.read_csv('test.csv') read_excel方法 读取excel文件，包括xlsx、xls、xlsm格式 import pandas as...pd pd.read_excel('test.xlsx') read_table方法 通过对sep参数（分隔符）的控制来对任何文本文件读取 read_json方法 读取json格式文件 df = pd.DataFrame...主要模块： xlrd库 从excel中读取数据，支持xls、xlsx xlwt库 对excel进行修改操作，不支持对xlsx格式的修改 xlutils库 在xlw和xlrd中，对一个已存在的文件进行修改...openpyxl 主要针对xlsx格式的excel进行读取和编辑 xlwings 对xlsx、xls、xlsm格式文件进行读写、格式修改等操作 xlsxwriter 用来生成excel表格，插入数据、

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Python操作Excel

具体如下： pandas：数据处理最常用的分析库之一，可以读取各种各样格式的数据文件，一般输出dataframe格式，功能强大 openpyxl：主要针对xlsx格式的excel进行读取和编辑 xlrd...库：从excel中读取数据，支持xls、xlsx xlwt库：对excel进行修改操作，不支持对xlsx格式的修改 xlutils库：在xlwt和xlrd中，对一个已存在的文件进行修改 xlwings：...对xlsx、xls、xlsm格式文件进行读写、格式修改等操作 xlsxwriter：用来生成excel表格，插入数据、插入图标等表格操作，不支持读取 Microsoft Excel API：需安装pywin32...，直接与Excel进程通信，可以做任何在Excel里可以做的事情，但比较慢 对比 类型 xlrd/xlwt/xlutils openpyxl pandas 读取/写入/修改 √ √ √ xls √ ×.../demo.xls' df = pd.read_excel(file_path) df['gender'][df['gender'] == 'girl'] = 'female' df['gender'

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『WPS二次开发最新成果』使用外部程序VSTO插件执行JSA宏

例如插入嵌入的单元格图片（这个还偷偷的有个接口，没见WPS文档里有说明，估计用来卖会员批量功能，防止大家二开来调用了）、插入webshape网页控件（这个是笔者最想要的接口），打开右侧任务窗格（不记得有没有这个能力...【支持R脚本】FreeScript给数据分析工作者带来无限惊喜，在Excel/WPS环境上做专业数据分析不是梦 有了这个口子后，接下来，就是想办法把自己要实现的jsa宏放到一个xlsm文件里，然后使用外部程序打开这个...xlsm文件，就可以使用Application.Run方法来调用了。...，xlsm文件打开后，里面的JSA宏是程序级别的，可以用到其他工作薄中。...有什么样的菜做什么样的饭，既然没有了，保能自己想办法创造，利用现有的可行的方案，自己再慢慢堆积了，例如笔者给WPS扩展了调用主流开发语言的FreeScript插件，和本篇的可以调用JSA宏，有了这两样的加持

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『JSA宏神助攻之二』使用外部程序VSTO插件执行JSA宏

例如插入嵌入的单元格图片（这个还偷偷的有个接口，没见WPS文档里有说明，估计用来卖会员批量功能，防止大家二开来调用了）、插入webshape网页控件（这个是笔者最想要的接口），打开右侧任务窗格（不记得有没有这个能力...【支持R脚本】FreeScript给数据分析工作者带来无限惊喜，在Excel/WPS环境上做专业数据分析不是梦 有了这个口子后，接下来，就是想办法把自己要实现的jsa宏放到一个xlsm文件里，然后使用外部程序打开这个...xlsm文件，就可以使用Application.Run方法来调用了。...，xlsm文件打开后，里面的JSA宏是程序级别的，可以用到其他工作薄中。...有什么样的菜做什么样的饭，既然没有了，保能自己想办法创造，利用现有的可行的方案，自己再慢慢堆积了，例如笔者给WPS扩展了调用主流开发语言的FreeScript插件，和本篇的可以调用JSA宏，有了这两样的加持

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『JSA神助攻之二』使用外部程序VSTO插件执行JSA宏

例如插入嵌入的单元格图片（这个还偷偷的有个接口，没见WPS文档里有说明，估计用来卖会员批量功能，防止大家二开来调用了）、插入webshape网页控件（这个是笔者最想要的接口），打开右侧任务窗格（不记得有没有这个能力...【支持R脚本】FreeScript给数据分析工作者带来无限惊喜，在Excel/WPS环境上做专业数据分析不是梦 有了这个口子后，接下来，就是想办法把自己要实现的jsa宏放到一个xlsm文件里，然后使用外部程序打开这个...xlsm文件，就可以使用Application.Run方法来调用了。...，xlsm文件打开后，里面的JSA宏是程序级别的，可以用到其他工作薄中。...有什么样的菜做什么样的饭，既然没有了，保能自己想办法创造，利用现有的可行的方案，自己再慢慢堆积了，例如笔者给WPS扩展了调用主流开发语言的FreeScript插件，和本篇的可以调用JSA宏，有了这两样的加持

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《Python for Excel》读书笔记连载17：使用读写器包进行Excel文件操作（上）

例如，要读取xlsx文件格式，必须使用OpenPyXL包： 表8-1.何时使用哪个包 如果要写入xlsx或xlsm文件，需要在OpenPyXL和XlsxWriter之间做出选择。...例如，Excel文件的大小往往会随着时间的推移而增大，许多用户通过将文件格式从xlsx切换到xlsb来解决这一问题，因为这可以大大减小文件大小。...与OpenPyXL相比，XlsxWriter必须采用更复杂的方法来编写xlsm文件，因为它是一个纯编写器包。...datetime对象，如下所示： 记住，使用pandas 1.3以下的版本读取xlsb文件格式时，需要显示指定引擎： df = pd.read_excel(r“D:\完美Excel\stores.xlsb...xlutils不是Anaconda的一部分，需要安装： conda install xlutils 使用xlrd读取 下面的示例代码显示如何使用xlrd从Excel工作簿读取值： 已使用区域 与OpenPyXL

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文科生带你学Python|Pandas读取数据

由于pandas名字太长了，每次都输入全称非常麻烦，就好像我们在写文章的时候经常写：《关于XXXX的XXX的办法》（以下简称办法）一样。...下面这个就是pandas支持读取的文件类型，你能想到的，pandas都可以，并且读取的代码都很好记忆，比如: 读取csv就是pd.read_csv(路径名)，读取excel文件就是pd.read_excel...下图以读取excel表为例，展示一下读取excel文件的过程： ?...read_excel参数 读取excel文件有很多参数可以用，用好了这些参数可以解决很多问题。 使用help(pd.read_excel)可以查看read_excel对应的参数和使用方法及示例。...pd.read_excel的参数列表如下，虽然在上面的图示中我只用了io（路径）一个参数。 ? sheet_name参数可以指定sheet的名称，在读取多sheet文件的时候非常适用。

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开发常说的「缓存」到底是什么？

比如你使用了浏览器的“HTTP缓存”来缓存静态资源(就是html/css/js文件)， 当你第一次访问一个网站时，浏览器会发起请求从云端拉取，这时候浏览器就会把html、css、js缓存在浏览器内存中，...当你第二次再访问这个网站时，浏览器首先会检测缓存中是否存在这些目标文件， 如果存在的话就直接从缓存中读取，否则就发起请求读取。...直接从缓存中读取文件的话，就加快了页面打开的速度。...还有一个办法就是上文说的“强刷”啦，其实“强刷” 就是清缓存的一个操作。 2. 缓存的分类和应用场景 缓存的种类，按照缓存的“地方”不同，我们可以分成以下类型： 1....我们最常见的服务器缓存就是redis，相信有些同学也听过。 redis一般用来缓存不经常变化的数据，比如登录态。 目的是为了降低数据库压力和加快访问数据的速度。

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从VBA到Python，Excel工作效率如何提高？

2、使用Python可以显著加快数据操作的速度。 3、Python中有各种各样的库（机器学习、数据科学等）、 4、因为你可以！！！...5 具体操作 有两种主要的方法可以使我们从 Excel 转换到 Python（以及转换回来）。第一种是直接从 VBA 调用 Python 脚本，另一种是通过用户定义函数调用。...打开.xlsm文件，你会立即注意到一个名为_xlwings.conf的新Excel工作表。如果你希望覆盖xlwings的默认设置，只需重命名该工作表并删除开始的下划线即可。...例2：从Excel中读取，用Python对其进行处理，然后将结果传递回Excel。 更具体地说，我们将读取一个 Greeting，一个 Name 和一个我们可以找到jokes的文件位置。...7 用户定义函数与xlwings 我们将以与以前几乎相同的方式更改python文件中的代码。

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官方推荐：6种Pandas读取Excel的方法，正确答案都写在源代码里了~太方便了

不仅是我们Python开发，很多其它行业的朋友也经常使用Python中的Pandas这个库进行Excel的数据处理。 数据处理从宏观上分为这么3个阶段：数据读取、数据处理、数据输出。...本文一共3部分：下载pandas和生成Excel文件、源码解读、读取Excel的6种方式。 如果你是一个熟练的Python使用者，你可以直接跳转到第3部分。...如果你是刚接触Python或者刚接触Pandas，建议你从第1部分开始看。 下文所有代码，都可以 ←左右→ 滑动查看，也可以直接复制粘贴。 1、准备工作 首先，你要下载最新版本的Pandas库。...代码和结果如下： pd.read_excel('fake2excel.xlsx', index_col=None) 2、指定sheet读取 见名知意。...4、指定读取格式 这种适合高端玩家，在对数据处理精度要求比较高或者速度要求比较快的情况下。

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【python 问题解决】 ---- ImportError: Missing optional dependency ‘xlrd‘. Install xlrd ＞= 1.0.0

问题描述 使用pandas.read_excel(）函数读取xlsx文件里的数据，却报错ImportError: Missing optional dependency ‘xlrd’....解决办法一 执行命令 pip install xlrd 安装相应的安装包 pip install xlrd 5....解决办法二 执行命令 pip install openpyxl 安装相应的安装包 pip install openpyxl 使用openpyxl代替xlrd，读取文件时记得指定引擎engine=‘openpyxl...解决问题代码 result = pd.read_excel('./pdfdata1.xlsx', engine='openpyxl') 正常读取，不再报错！ 7....总结 使用方案一需要安装对应的版本，因为有的版本xlrd是不能读取xlsx文件； 由于我本地有openpyxl安装包，所以使用的是方案二，直接解决了问题；

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提升CSS渲染性能的骚操作

考核内容: CSS渲染 题发散度: ★★ 试题难度: ★★ 看看大家的选择 解题: 如何使css的渲染效率更高效，也就是如何加快css的渲染速度 先做一个引入。...当浏览器解析HTML时首先构造一个内部文件树来代表所有显示的元素。然后浏览器根据标准的CSS级联、继承和排序规则，为元素指定匹配的各种样式。CSS搜索引擎通过样式规则为每个元素找到匹配的样式。...该引擎由右至左评估每个规则，从最右边的选择器开始（称为“键”【Key】），并通过移动每个选择器，直到找到一个匹配或丢弃的规则。 例如: ul li a{......}...因为li是最先被读取的为不是#menu，就是要先读取页面中的所有li然后在判断其上一级有没有#menu。 所以： 尽量减少使用CSS子代选择器的嵌套 通配符。...代码写的不规范或是某一签标没有必合，这个时间可能还会更长； 建议的的解决办法： 不要使用*；而是把你常用到的这些标签进行处理； 例如： body,li,p,h1{margin:0; padding:0}

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前端测试题:(解析)下列做法中不是提升CSS渲染性能的操作的是？

考核内容: CSS渲染 题发散度: ★★ 试题难度: ★★ 看看大家的选择 解题: 如何使css的渲染效率更高效，也就是如何加快css的渲染速度 先做一个引入。...当浏览器解析HTML时首先构造一个内部文件树来代表所有显示的元素。然后浏览器根据标准的CSS级联、继承和排序规则，为元素指定匹配的各种样式。CSS搜索引擎通过样式规则为每个元素找到匹配的样式。...该引擎由右至左评估每个规则，从最右边的选择器开始（称为“键”【Key】），并通过移动每个选择器，直到找到一个匹配或丢弃的规则。 例如: ul li a{......}...因为li是最先被读取的为不是#menu，就是要先读取页面中的所有li然后在判断其上一级有没有#menu。 所以： 尽量减少使用CSS子代选择器的嵌套 通配符。...代码写的不规范或是某一签标没有必合，这个时间可能还会更长； 建议的的解决办法： 不要使用*；而是把你常用到的这些标签进行处理； 例如： body,li,p,h1{margin:0; padding:0}

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​官方推荐：6种Pandas读取Excel的方法，正确答案都写在源代码里了~太方便了

很多朋友使用Python中的Pandas这个库进行Excel的数据处理，数据处理从宏观上分为这么3个阶段：数据读取、数据处理、数据输出。对于大多数新人来说，在数据读取的这一步就卡住了。...今天我们就来一起学习一下，Pandas官方推荐的6种Excel读取方式。本文一共3部分：下载pandas和生成Excel文件、源码解读、读取Excel的6种方式。...如果你是一个熟练的Python使用者，你可以直接跳转到第3部分。如果你是刚接触Python或者刚接触Pandas，建议你从第1部分开始看。下文所有代码，都可以 ←左右→ 滑动查看，也可以直接复制粘贴。...代码和结果如下：pd.read_excel('fake2excel.xlsx', index_col=None)图片2、指定sheet读取见名知意。...图片4、指定读取格式这种适合高端玩家，在对数据处理精度要求比较高或者速度要求比较快的情况下。

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WARNING *** file size (1080329) not 512 + multiple of sector size (512)

之前写过一篇【关于pd.read_excel()读取xls文件报错的解决办法】 原文链接：https://blog.csdn.net/qq_35866846/article/details/103992604...优化下读取函数，便于多个sheet读取，和pd.read_excel一样，sheet_name可以用序号也可以用sheet名 #自定义xls文件读取函数 默认header=0,sheet_name=...，这个只是附带优化下 重点问题是关于读取xls时的一个警告 WARNING *** file size (1080329) not 512 + multiple of sector size (512...) 产生这个错误的原因是xlrd下的compdoc.py文件的第117-118行附近（看有的是119行）代码 print("WARNING *** file size (%d) not 512 +...打开如下图提示，当启用编辑并保存后，此处警告就不存在了 具体什么原因还不是太清楚，此警告不影响读取的数据内容

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