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'str' object has no attribute 'max_row'

时间: 2025-02-04 08:04:56 浏览: 41
### 解决 Python 中字符串对象没有 `max_row` 属性的错误 当遇到 `'str' object has no attribute 'max_row'` 错误时,这通常意味着尝试在一个字符串对象上调用了本应属于其他类型的属性或方法。此问题常见于处理 Excel 文件或其他数据结构时发生的类型混淆。 #### 原因分析 该错误表明代码试图访问名为 `max_row` 的属性,而实际上操作的对象是一个字符串而不是预期的数据结构(如 Pandas DataFrame 或者 openpyxl 工作表)。这种情况下,应该确认变量的实际类型并确保其确实拥有想要调用的方法或属性[^1]。 #### 解决方案 为了修正这个问题: - **验证输入源**:检查用来读取文件或获取数据的部分,确保加载的是适当的数据结构而非纯文本路径名。 - **使用正确库功能**:如果目标是从 Excel 文件中提取信息,则应当利用专门为此设计的功能来代替直接操纵字符串。例如,在使用 Pandas 库的情况下可以这样操作: ```python import pandas as pd # 正确方式打开Excel文件并获得DataFrame df = pd.read_excel('example.xlsx') # 获取最大行数 print(df.shape[0]) # shape 返回 (rows, columns),所以 rows 是第一个元素 ``` 对于 OpenPyXL 来说,可以通过如下方式取得工作表的最大行号: ```python from openpyxl import load_workbook wb = load_workbook(filename='example.xlsx') ws = wb.active # 使用 ws.max_row 获得实际的工作表最大行数 print(ws.max_row) ``` 通过上述调整,能够有效避免由于类型不匹配而导致的操作失败,并实现对 Excel 表格的有效管理与查询。
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请帮忙修改程序,要求1:不需要使用input_path去读取文件,直接使用函数导入的df进行处理即可。2.修改程序中的错误,目前无法运行。原程序:def process_excel(df, input_path, output_path): """Excel数据处理与格式优化一体化函数 参数: input_path - 原始文件路径(示例:"原始数据.xlsx") output_path - 输出文件路径(示例:"最终报告.xlsx") """ try: # 数据筛选逻辑 condition = ( (df['班次'] == '夜班') & (df['白班在岗(小时)'] == 0) & (df['夜班在岗(小时)'] == 0) ) result = df[~condition][[ '工号', '姓名', '日期', '班次', '白班在岗(小时)', '夜班在岗(小时)', '离岗时长', '最早打卡进入', '最晚打卡离开', '工作时间段' ]] # 关键修改1:使用ExcelWriter确保文件释放 with pd.ExcelWriter(output_path, engine='openpyxl') as writer: result.to_excel(writer, index=False) # ===== 格式优化阶段 ===== # 关键修改2:使用with语句确保工作簿关闭 with load_workbook(output_path) as wb: ws = wb.active # 1. 全局字体设置 ws.font = Font(name='微软雅黑', size=12) # 2. 列宽设置 for col in 'ABCDEFGHI': ws.column_dimensions[col].width = 12 ws.column_dimensions['J'].width = 30 # 初始宽度 # 3. 对齐设置 center_align = Alignment(horizontal='center', vertical='center') left_align = Alignment(horizontal='left', vertical='center') for row in ws.iter_rows(min_row=2): for cell in row[:9]: cell.alignment = center_align row[9].alignment = left_align # J列 # 4. 首行样式 header_fill = PatternFill("solid", fgColor="E7D5F9") header_font = Font(color="FFFFFF", bold=True, size=14) for cell in ws[1]: cell.fill = header_fill cell.font = header_font # 5. 冻结与筛选 ws.freeze_panes = 'A2' ws.auto_filter.ref = ws.dimensions # 6. 行高设置 ws.row_dimensions[1].height = 22 for row in range(2, ws.max_row + 1): ws.row_dimensions[row].height = 18 # J列自适应宽度(精确计算) max_len = 0 for cell in ws['J']: try: cell_len = len(str(cell.value)) max_len = max(max_len, cell_len) except: continue ws.column_dimensions['J'].width = max_len + 2 # 关键修改3:先保存到临时文件 temp_path = output_path.replace(".xlsx", "_temp.xlsx") wb.save(temp_path) os.replace(temp_path, output_path) print(f"文件处理完成,已安全保存至:{output_path}") except Exception as e: print(f"处理失败,错误原因:{str(e)}") # 清理可能存在的临时文件 if 'temp_path' in locals() and os.path.exists(temp_path): os.remove(temp_path)

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