excel提取不规则字段2021点击数据-从文本/CSV报错？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2023-03-23 12:25 标签： cannot get a numeric value from

修改表格
修改之前肯定还是先读取表格：
import pandas as pd
allContent=pd.read_excel(r"C:\Users\aishare\Desktop\模板\result.xlsx",header=None)
print(allContent[0][0]) # 输出第0行第0列的值
在未修改表格的值之前，输出为：110377111111
接下来，对第0行0列的值修改为1：写法一：
import pandas as pd
allContent=pd.read_excel(r"C:\Users\aishare\Desktop\模板\result.xlsx",header=None)
print(allContent[0][0])
allContent.iloc[0][0]=1
print(allContent[0][0])
写法二：
import pandas as pd
allContent=pd.read_excel(r"C:\Users\aishare\Desktop\模板\result.xlsx",header=None)
allContent[0][0]=1
print(allContent[0][0])
如果电子表格里带属性名呢？逻辑是一样的，只不过需要做稍许改变。
import pandas as pd
allContent=pd.read_excel(r"C:\Users\aishare\Desktop\模板\result.xlsx")
print(allContent["当前账号"][0])
allContent.iloc[0][0]=1
print(allContent["当前账号"][0])
存储表格
存储为.xlsx
我们修改完之后，就要存储表格了。如果想要把它存储为.xlsx格式，那就这样写：
import pandas as pd
allContent=pd.read_excel(r"C:\Users\aishare\Desktop\模板\result.xlsx",header=None)
allContent[0][0]=1
allContent.to_excel("result2.xlsx",index=False) # 第一个参数为文件名
运行完成后，你代码所在的文件夹下就会出现了一个新的表格文件—— result2.xlsx 。我们打开这个新的result2.xlsx文件：
可以看到的是，值的第0行第0列被修改为1了，但是还增加了新的属性名0，1，2，...那么如何不让它增加新的属性名呢？其实和读取时的思路一样，还是令header=None ：
import pandas as pd
allContent=pd.read_excel(r"C:\Users\aishare\Desktop\模板\result.xlsx",header=None)
allContent[0][0]=1
allContent.to_excel("result2.xlsx",index=False,header=None)
运行一下再打开文件：
存储为.csv
而如果是想把它存储为.csv的话，可以这样写（pd.to_csv，并且修改一下文件名后缀就好）：
import pandas as pd
allContent=pd.read_excel(r"C:\Users\aishare\Desktop\模板\result.xlsx",header=None)
allContent[0][0]=1
allContent.to_csv("result2.csv",index=False)
python报错报错: 'list' object has no attribute 'shape'的解决的解决主要介绍了python报错: 'list' object has no attribute 'shape'的解决，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧numpy.array可使用 shape。list不能使用shape。可以使用np.array(list A)进行转换。（array转list：array B B.tolist()即可）补充知识：补充知识：Pandas使用使用DataFrame出现错误：出现错误：AttributeError: 'list' object has no attribute 'astype'在使用Pandas的DataFrame时出现了错误:AttributeError: ‘list' object has no attribute 'astype'代码入下：import pandas as pdpop = {'Nevada': {2001: 2.4, 2002: 2.9},'Ohio': {2000: 1.5, 2001: 1.7, 2002: 3.6}}pd.DataFrame(pop, index=[2001, 2002, 2003])错误提示如下：原因：可能是Pandas版本问题，语法格式不正确。解决办法：解决办法：将代码写成如下格式,再次运行，没有报错。pd.DataFrame(pop,columns=['Nevada', 'Ohio'],index=[2001,2002,2003])#或者也可以写成下面这样：pd.DataFrame(pop,index=pd.Series([2001,2002,2003]))以上这篇python报错: 'list' object has no attribute 'shape'的解决就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，

[Python] 纯文本查看 复制代码# coding=utf-8
# python3.7.9
# Cool_Breeze
import sqlite3
import os
import datetime
import time
import csv
# 获取文件信息
def getFileInfo(path):
absname = ''
timestamp = 0
mdate = ''
for rootDir, baseDir, files in os.walk(path):
for file in files:
absname = os.path.join(rootDir, file)
timestamp = time.localtime(os.path.getmtime(absname))
yield (None, # id
file, # name
absname, # absname
datetime.datetime.strptime(
time.strftime('%Y%m%d%H%M%S',timestamp),'%Y%m%d%H%M%S'), # mdate
os.path.getsize(absname) # size_KB
)
# 连接数据库
conn = sqlite3.connect('fileInfo.db')
# 游标
cur = conn.cursor()
# 删除表单
# cur.execute("drop table fileInfo")
# 创建表单
# id 自动增长的整数
# name str
# mdate datetime
# size_KB float
# cur.execute("""create table fileinfo(
# id integer PRIMARY KEY,
# name text,
# absname text,
# mdate date,
# size_KB real)""")
# 插入数据
# for n in getFileInfo(r'D:\GIN\py'):
# cur.execute("insert into fileInfo values(?,?,?,?,?)", n)
# 查询数据
# cur.execute("select name,size_KB from fileInfo where id=1000")
# print(cur.fetchone())
# 导出csv
# excel 打开乱码，需要将文件编码转换为 ANSI(源文件是 utf-8)
cur.execute("select * from fileInfo")
csvHeader = ['序号', '文件名', '文件绝对路径', '文件最后修改日期', '文件大小(单位：KB)']
with open('fileInfo.csv', 'w', encoding='utf-8', newline='') as f:
csvf = csv.writer(f)
csvf.writerow(csvHeader)
for n in cur.fetchall():
csvf.writerow(n)
# 关闭游标
cur.close()
# 提交修改
conn.commit()
# 关闭连接
conn.close()
# 笔记
# 查询表名
# cur.execute("select name from sqlite_master WHERE type='table'")
# tname = cur.fetchall()[0][0]
# print(tname)
# 查询表单字段名
# cur.execute(f"PRAGMA table_info({tname})")
# for n in cur.fetchall(): print(n)
# print(conn.total_changes)
# 创建表
# cur.execute('''create table test1(id integer, d date, ts timestamp)''')
# cur.execute("create table test1(id integer PRIMARY KEY, d date, ts timestamp)")
# 插入数据
# cur.execute("insert into test1 values(?,?,?)",(None,datetime.datetime.now(),time.time()))
# cur.execute("insert into test1 values(?,?,?)",(None,datetime.datetime.strptime('20180627041104','%Y%m%d%H%M%S'),time.time()))
# cur.execute("insert into test1 values(?,?,?)", (None,datetime.datetime.now(),time.time()))
# batch(cur)
# 查询表单数据
# cur.execute("select * from test1 where ts > 1613712545 or id %3= 0 ")
# for n in cur.fetchall():
# print(n)
# sqlite3 内置函数
# cur.execute("select *, max(id) from test1")
# cur.execute("select sum(id) from test1")
# sqlite3 版本
# cur.execute("select sqlite_version()")
# target = cur.fetchone()
# cur.execute("select * from test1 where id=(?)", target)
# 日期函数
# cur.execute("select strftime('%Y-%m-%d %H:%M', 'now', '+8 hours')")
# 转换为时间戳
# cur.execute("select d from test1 where id=1")
# d = cur.fetchone()[0]
# cur.execute("select strftime('%s', '2021-02-21 08:02') - strftime('%s', ?)", (d,))
# cur.execute("select strftime('%', ?)", cur.fetchone())
# print(cur.fetchone())
# print(cur.fetchone())
# cur.execute("select ts from test1 where id=2")
# glob
# cur.execute("select id, name, mdate from fileinfo where name glob '*?.py'")
# like
# cur.execute("select id, name, mdate from fileinfo where name like '%_.py'")
# limit 输出限制
# cur.execute("select id, name, mdate from fileinfo where name like '%_.py' limit 2 offset 1")
# order by 排序 升序或降序 [ASC
DESC]
# 注意语句顺序 where --> group by --> order by --> limit
# cur.execute("select id, size_KB from fileinfo where name like '%_.py' order by size_KB asc limit 10")
# group by 数据分组
# cur.execute("select id,name,sum(size_KB)as size from fileinfo where name like '_.jpeg' group by name order by size asc")
# having 在 GROUP BY 子句创建的分组上设置筛选条件
# 注意语句顺序 where --> group by --> having --> order by --> limit
# 找出 以一个字符开头，以.jpeg结尾的文件名，函数count统计相同名出现的次数， 然后按相同名字分组，过滤掉出现次数小于300的， 按出现次数升序
# cur.execute("select id,name,count(name) as cn from fileinfo where name like '_.jpeg' group by name having cn>300 order by cn asc")
# distinct 去重
# cur.execute("select count(name) from fileinfo where name glob '?.jpeg'") # 找到 3034 个文件
# cur.execute("select count(distinct name) from fileinfo where name glob '?.jpeg'") # 去重后剩下 9 个文件
# for n in cur.fetchall():
# print(n)
#
# 更新数据
# cur.execute("select d from test1 where id=13")
# print(cur.fetchone())
# cur.execute("update test1 set d=(?) where id=13", (datetime.datetime.now(),))
# 删除表单
# cur.execute("drop table test1")
# delete语句
# cur.execute("delete from test1 where id=13")
# conn.commit()# saveCsv(cur)

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