Python学习笔记:导入txt、xlsx文件并做简单函数处理
1.txt文件
1.1路径
file_path = "E:\Python Project\temp.txt"
with open(file_path) as f:content1 = f.read()
导入文件时,如果直接放文件绝对路径上去会报错,这是因为\P是转义字符

所以在绝对路径前面加r可以避免将引号内的内容识别成转义字符(在引号前加上f表示这是一个带有特殊格式的字符串,其中可以包含花括号{}及其中的表达式,其中{}内填充的就是表达式的值)
file_path = r"E:\Python Project\temp.txt"
with open(file_path) as f:content1 = f.read()
或者可以直接使用相对路径
file_path = "temp.txt"
with open(file_path) as f:content1 = f.read()
相对路径默认识别当前文件夹
1.2文件读取
python读取文件可以采用
with open(file_path) as f:f.read()
也可以写作,效果一样,当然open(file,'r')可以加上文件的读取属性
file_path = r"E:\Python Project\temp.txt"
f = open(file_path)
文件内容读取可以通过read、readline、readlines分别读取整个文件、一行、所有行并放在list中,之前读取过的内容后续不会再读出。


2.xlsx文件
2.1文件读取
可以使用panda库的excel_read()
import pandas
f = pandas.read_excel(r"E:\Python Project\1.xlsx")
print(f)
也可以直接使用xlrd库的open_workbook(),但是最新版本xlrd库删除了对xlsx的支持;
import xlrd
f = xlrd.open_workbook_xls(r"E:\Python Project\1.xlsx")
也可以使用openpyxl的load_workbook()
import openpyxl as xl
f = xl.load_workbook('1.xlsx')
3.练习:对文件数据进行简单的函数处理

xlsx文件中第一列和第二列数据的Pearson系数计算
import openpyxl
import pandas
import mathf = pandas.read_excel(r"E:\Python Project\1.xlsx")
data1 = f.values
print(type(data1))
sum_ans0 = 0
sum_ans1 = 0
for i in data1:sum_ans0 += i[0]sum_ans1 += i[1]
ave_ans0 = sum_ans0 / len(data1)
ave_ans1 = sum_ans1 / len(data1)
sum_final0 = 0
sum_final1 = 0
sum_final2 = 0
for temp_i in data1:sum_final0 += (temp_i[0] - ave_ans0) * (temp_i[1] - ave_ans1)sum_final1 += math.pow((temp_i[0] - ave_ans0), 2)sum_final2 += math.pow((temp_i[1] - ave_ans1), 2)
pearson = sum_final0/(math.sqrt(sum_final1) * math.sqrt(sum_final2))
print(f"Pearson={pearson}")
得到f后通过f.value得到数据的list,后续对list里面的数据进行遍历求解即可
通过openpyxl中sheet.cell也可以实现遍历
import openpyxl as xl
f = xl.load_workbook('1.xlsx')
sheet = f['Sheet1']
cell = sheet.cell(1, 1)
print(cell.value)
list_ans = []
for row in range(1, sheet.max_row + 1):list_ans.append([sheet.cell(row, 1).value, sheet.cell(row, 2).value])
3.1 二维list的求和优化
上面这个练习涉及到了二维list需要对每个list的第一个数字和第二个数字分别对应求和
3.1.1 for遍历
最简单的方式是直接for遍历list
import openpyxl
import pandas
import mathf = pandas.read_excel(r"E:\Python Project\1.xlsx")
data1 = f.values
print(type(data1))
sum_ans0 = 0
sum_ans1 = 0
for i in data1:sum_ans0 += i[0]sum_ans1 += i[1]
3.1.2sum
对多维度的list直接应用sum可以分别对应求和
import openpyxl
import pandas
import mathf = pandas.read_excel(r"E:\Python Project\1.xlsx")
data1 = f.values
print(type(data1))
sum_ans1 = sum(data1)

3.2作图Barchart
import openpyxl as xl
from openpyxl.chart import BarChart, Reference
f = xl.load_workbook('1.xlsx')
sheet = f['Sheet1']
cell = sheet.cell(1, 1)
print(cell.value)
list_ans = []
for row in range(1, sheet.max_row + 1):list_ans.append([sheet.cell(row, 1).value, sheet.cell(row, 2).value])
plot_data = Reference(sheet, min_col=1, max_col=2, min_row=1, max_row=sheet.max_row)
chart = BarChart()
chart.add_data(plot_data)
sheet.add_chart(chart, 'c1')
f.save('1.xlsx')相关文章:
Python学习笔记:导入txt、xlsx文件并做简单函数处理
1.txt文件 1.1路径 file_path "E:\Python Project\temp.txt" with open(file_path) as f:content1 f.read() 导入文件时,如果直接放文件绝对路径上去会报错,这是因为\P是转义字符 所以在绝对路径前面加r可以避免将引号内的内容识别成转义…...
uniapp 轮播列表左右滑动,滑动到中间放大
html <!-- 轮播 --><view class"heade"><swiper class"swiper" display-multiple-items3 circulartrue previous-margin1rpxnext-margin1rpx current0 change"swiperChange" ><block v-for"(item,index) in list"…...
5. 自动求导
5.1 向量链式法则 ① 例子1是一个线性回归的例子,如下图所示。 5.2 自动求导 5.3 计算图 5.4 两种模型 ① b是之前计算的结果,是一个已知的值。 5.5 复杂度 5.6 自动求导 import torch x torch.arange(4.0) x 结果: ② 在外面计算y关于x的…...
【IEEE会议】 第三届智能通信与计算国际学术会议(ICC 2023)
第三届智能通信与计算国际学术会议 2023 3rd International Conference on Intelligent Communications and Computing 第三届智能通信与计算国际学术会议(ICC 2023)定于2023年11月24-26日在中国南昌隆重举行。会议旨在为从事智能通信与计算研究的专家学…...
巨人互动|Facebook海外户Facebook风控规则有什么
Facebook是全球最大的社交媒体平台之一,每天有数十亿的用户在其上发布、分享和交流各种内容。为了维护平台的安全性和用户体验,Facebook制定了严格的风控规则来监测和处理违规行为。下面小编讲讲Facebook风控规则。 巨人互动|Google海外户&Google Ad…...
pip命令来查看当前激活的虚拟环境
要查看已安装的虚拟环境,您可以使用以下命令: pip freeze该命令将列出所有已安装的包及其版本信息。在虚拟环境中运行时,它将仅显示该虚拟环境中安装的包。 这将列出所有已创建的虚拟环境以及当前激活的环境。 python -m venv list...
STL stack 和 queue
文章目录 一、stack 类和 queue 类的模拟实现 stack 只允许在一端进行插入删除,是一个后进先出(LIFO)的结构,可以存储任意类型 queue 只允许在一端进行插入,另一端进行删除,是一个先进先出(FIFO)的结构,可以存储任意类…...
阈值回归模型(Threshold Regression Model)及R实现
阈值回归模型是一类回归模型,其中预测变量与结果以阈值依赖的方式相关联。通过引入一个阈值参数(也称为转折点),阈值回归模型提供了一种简单而优雅、可解释的方法来建立结果和预测变量之间某些非线性关系的模型。在生物医学领域中…...
无人机通信协议MAVLink简介
Micro Air Vehicle Link(简称MAVLink)用于无人系统(例如,机器人、无人机、无人车、无人船和无人潜航器)。它定义了一组无人系统和地面站之间的消息交换规则。此协议广泛用于无人驾驶系统中,特别是ArduPilot和PX4无人驾驶系统,MAVLink协议提供了强大的功能,不仅用于监视…...
【办公自动化】用Python批量从上市公司年报中获取主要业务信息
🤵♂️ 个人主页:艾派森的个人主页 ✍🏻作者简介:Python学习者 🐋 希望大家多多支持,我们一起进步!😄 如果文章对你有帮助的话, 欢迎评论 💬点赞Ǵ…...
【sizeof()的使用方式】简洁明了初识C语言
sizeof()介绍 sizeof其实仅仅只是一个操作符,我们要注意它并不是一个函数,他就类似与常见的、、-......的操作符,并且sizeof是一个单目操作符。sizeof实际上是获取了数据在内存中所占用的存储空间,以字节为…...
10. 正则表达式匹配
10. 正则表达式匹配 class IsMatch:"""10. 正则表达式匹配https://leetcode.cn/problems/regular-expression-matching/description/"""def solution(self, s: str, p: str) -> bool:m, n len(s), len(p)memo [[-1] * n for _ in range(m)]…...
[Unity]GPU Instancing 无效的原因
参考: GPU Instancing 深入浅出-基础篇(1) - 知乎 Unity GPU Instance踩坑记录_为什么gpuinstance画不出图像_拯救人类的技术宅的博客-CSDN博客 GPUInstancing在真机上失效问题_安卓手机 unity gpu instancing报错__hiJ的博客-CSDN博客 补…...
2023 年前端编程 NodeJs 包管理工具 npm 安装和使用详细介绍
npm 基本概述 npm is the world’s largest software registry. Open source developers from every continent use npm to share and borrow packages, and many organizations use npm to manage private development as well. npm 官方网站:https://www.npmjs.…...
ptmalloc源码分析 - Top chunk的扩容函数sysmalloc实现(09)
目录 一、sysmalloc函数基本分配逻辑 二、强制try_mmap分配方式 三、非主分配区分配的实现 1. 设置老的Top chunk的参数 2. 尝试使用grow_heap函数 3. 尝试使用new_heap函数 4. 尝试使用try_mmap方式 四、主分配区分配的实现 1. 设置Top扩容的size值 2. brk分配成功的…...
[BJDCTF2020]ZJCTF,不过如此 preg_replace /e模式漏洞
目录 preg_replace的/e模式 为什么要变为 {${phpinfo()}} 另一个方法 版本 <?phperror_reporting(0); $text $_GET["text"]; $file $_GET["file"]; if(isset($text)&&(file_get_contents($text,r)"I have a dream")){echo &qu…...
C++day4
1、仿照string类,完成myString 类 #include <iostream> #include <cstring>using namespace std; class myString {private:char *str; //记录c风格的字符串int size; //记录字符串的实际长度public://无参构造myString():size(10…...
【LeetCode-简单题】541. 反转字符串 II
文章目录 题目方法一:双指针 题目 方法一:双指针 题目的意思: 通俗一点说,每隔k个反转k个,末尾不够k个时全部反转; 需要注意右边界的取值 int r Math.min(l k -1,n-1);//取右边界与n-1的最小值 确定边界…...
Linux服务使用宝塔面板搭建网站,并发布公网访问
文章目录 前言1. 环境安装2. 安装cpolar内网穿透3. 内网穿透4. 固定http地址5. 配置二级子域名6. 创建一个测试页面 前言 宝塔面板作为简单好用的服务器运维管理面板,它支持Linux/Windows系统,我们可用它来一键配置LAMP/LNMP环境、网站、数据库、FTP等&…...
代码随想录算法训练营19期第48天
198.打家劫舍 视频讲解:动态规划,偷不偷这个房间呢?| LeetCode:198.打家劫舍_哔哩哔哩_bilibili 代码随想录 初步思路:动态规划。 总结: dp[i]:考虑下标i(包括i)…...
如何选择适合的单北斗变形监测一体机以提升基础设施安全?
本文将重点讨论如何选择适合的单北斗变形监测一体机,以增强基础设施的安全性。在当前基础设施建设快速发展的背景下,单北斗GNSS的应用显得尤为重要。通过深入理解单北斗变形监测的原理,用户能够更好地把握设备的核心优势,尤其是在…...
【AI重塑科研】无需通读全文,三步教你用大模型高效产出文献综述
1. 为什么你需要AI辅助文献综述? 每次打开文献库看到上百篇待读论文就头皮发麻?我完全理解这种感受。去年准备开题报告时,导师要求我两周内完成50篇核心文献的综述,当时差点崩溃。直到我发现用大模型处理文献可以节省90%的时间&am…...
杰理之人声消除额外保留部分频率声音办法【篇】
将原始声音分为两份,一份走原先的人声消除,另一份走EQ调节 最后输出声音 原先人声消除效果(左-右) EQ调节后声音...
企业高效知识体系:8大核心特征+可落地搭建框架,告别知识散乱
对于企业而言,知识从来不是“文件堆”,而是能支撑业务、培养新人、规避风险的核心资产。很多企业陷入“文档满天飞、新人没人带、老员工离职带跑经验”的困境,本质是没有搭建起高效、完整的知识体系。今天就一次性讲透:一个能真正…...
AMD显卡福音:实测ROCm7+PyTorch在Windows下跑ComfyUI,比WSL快了多少?
AMD显卡Windows原生AI绘图性能飞跃:ROCm 7与WSL实测对比 当AMD在2025年夏季悄然发布ROCm 7预览版时,很少有人预料到它会给Windows平台的AI绘图体验带来如此显著的改变。作为一名长期在WSL环境下使用AMD显卡进行Stable Diffusion工作的开发者,…...
安全第一:OpenClaw+GLM-4.7-Flash的本地化数据处理方案
安全第一:OpenClawGLM-4.7-Flash的本地化数据处理方案 1. 为什么我们需要本地化AI解决方案 上个月我帮一位律师朋友处理合同审查任务时,遇到了一个棘手问题——他需要分析上百份涉及商业机密的文件,但担心使用云端AI服务会导致数据泄露。这…...
OpenClaw语音交互:nanobot对接Whisper实现声控任务触发
OpenClaw语音交互:nanobot对接Whisper实现声控任务触发 1. 为什么需要语音交互能力 作为一个长期使用OpenClaw进行个人工作流自动化的用户,我一直在思考如何让这个工具更加"无感"地融入日常。键盘输入固然高效,但在某些场景下——…...
毕业论文神器 2026 降AI率平台推荐:工具对比+最好用AI推荐
2026年真正好用的AI论文降重与改写工具,核心看降重效果、去AI味、格式保留、学术适配四大指标。综合实测,千笔AI、ThouPen、豆包、DeepSeek、Grammarly 是当前最值得推荐的梯队,覆盖从免费到付费、从中文到英文、从文科到理工的全场景需求。 …...
专访越擎科技创始人: 外骨骼的设计与仿真该如何入门
具身智能机器人领域的技术创新如火如荼,从轮式机器人,人形机器人,四足机器狗等不一而足。而从分类来看,外骨骼机器人作为增强人的能力的典型应用,不仅在医疗领域发挥重要作用,在工业应用等场景中也大大的增…...
Beyond Compare 5密钥生成器:专业文件对比工具的永久激活方案
Beyond Compare 5密钥生成器:专业文件对比工具的永久激活方案 【免费下载链接】BCompare_Keygen Keygen for BCompare 5 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/bc/BCompare_Keygen 你是否正在为Beyond Compare 5的30天评估期到期而烦恼?这款…...
