openpyxl读取Excel中公式计算后的值 读出全是none 如何使读出的值变为数值
时间: 2023-09-30 14:13:09 浏览: 240
您可以使用openpyxl库中的`data_only`参数来读取Excel中公式计算后的值。默认情况下，openpyxl只会读取Excel中存储的公式，而不会计算公式的结果。将`data_only`参数设置为True，可以强制openpyxl读取公式的计算结果。
以下是一个示例代码：
```python
from openpyxl import load_workbook
# 打开Excel文件
workbook = load_workbook('your_file.xlsx', data_only=True)
# 选择工作表
sheet = workbook['Sheet1']
# 读取单元格的值（已经计算后的值）
value = sheet['A1'].value
print(value)
```
在上面的代码中，`data_only=True`参数用于打开工作簿时，以计算后的值而不是公式本身来读取单元格的值。这样，您将能够读取到Excel中公式计算后的数值。
相关问题
openpyxl读出的Excel公式计算后的值为none 如何读出公式计算后的数值
要读取Excel公式计算后的数值，您可以使用openpyxl库中的`data_only`属性。默认情况下，openpyxl只会读取Excel文件中的公式，而不会计算它们的值。但是，通过设置`data_only=True`，您可以强制openpyxl在读取文件时计算公式并返回计算后的值。
下面是一个示例代码，演示如何使用`data_only`属性读取公式计算后的数值：
```python
from openpyxl import load_workbook
# 打开Excel文件
workbook = load_workbook('example.xlsx')
# 选择要操作的工作表
worksheet = workbook['Sheet1']
# 启用data_only属性
worksheet.calculate_dimensions = False
worksheet.data_only = True
# 读取A1单元格的数值
value = worksheet['A1'].value
print(value)
```
在上面的代码中，我们首先打开Excel文件，并选择要操作的工作表。然后，我们将`calculate_dimensions`设置为False（以防止openpyxl自动计算整个工作表的维度）并将`data_only`设置为True。最后，我们读取A1单元格的值，并将其打印出来。
请注意，`data_only`属性只能在打开具有公式的Excel文件时使用，而不是在创建新的Excel文件时。
python读出excel
### 使用Python读取Excel文件的方法
#### 方法一：使用`xlrd`
对于较旧版本的Excel文件（`.xls`格式），推荐使用`xlrd`库。此库专门用于读取Excel文件，但请注意其返回的对象为只读模式。
```python
import xlrd
workbook = xlrd.open_workbook('example.xls') # 打开指定路径下的Excel文件[^1]
sheet_names = workbook.sheet_names() # 获取工作表名称列表
print(sheet_names)
worksheet = workbook.sheet_by_index(0) # 根据索引获取第一个工作表
num_rows = worksheet.nrows # 获取总行数
for curr_row in range(num_rows): # 遍历每一行数据
row = worksheet.row_values(curr_row)
print(row)
```
由于`xlrd`仅支持读取功能而不允许修改或创建新文件，在处理现代版Excel文档(`.xlsx`)时可能遇到兼容性问题[^2]。
#### 方法二：使用`openpyxl`
针对`.xlsx`格式的Excel文件，建议采用`openpyxl`库。该库不仅能够读取还能编辑现有的Excel文件，并能新建Excel文件。
```python
from openpyxl import load_workbook
wb = load_workbook(filename='example.xlsx', data_only=True) # 加载Excel文件并设置data_only参数以获得计算后的值
ws = wb.active # 获取活动的工作表
for row in ws.iter_rows(values_only=True): # 迭代遍历所有行的数据
print(row)
```
这种方法适用于需要对Excel文件进行更复杂操作的情况，比如更新现有内容或者添加新的表格等。
#### 方法三：使用`pandas`
如果目标是从Excel中提取结构化数据以便后续分析，则`pandas`可能是最合适的选择之一。它提供了简单易用的功能来加载整个工作簿到DataFrame对象中，从而简化数据分析流程。
```python
import pandas as pd
df = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name=None, engine='openpyxl') # 将Excel中的每一个Sheet作为单独的DataFrame存储在一个字典里
for name, data in df.items():
print(f'Sheet Name: {name}')
print(data.head())
```
通过这种方式可以获得高度灵活的数据访问权限，非常适合那些希望快速导入大量数据集的研究人员和开发者们。
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-
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反编译插件for Eclipse是一个专门设计用于在Eclipse集成开发环境中进行Java反编译的工具。通过此类插件，开发者可以在不直接访问源代码的情况下查看Java编译后的.class文件的源代码，这在开发、维护和学习使用Java技术的过程中具有重要的作用。
首先，我们需要了解Eclipse是一个跨平台的开源集成开发环境，主要用来开发Java应用程序，但也支持其他诸如C、C++、PHP等多种语言的开发。Eclipse通过安装不同的插件来扩展其功能。这些插件可以由社区开发或者官方提供，而jadclipse就是这样一个社区开发的插件，它利用jad.exe这个第三方命令行工具来实现反编译功能。
jad.exe是一个反编译Java字节码的命令行工具，它可以将Java编译后的.class文件还原成一个接近原始Java源代码的格式。这个工具非常受欢迎，原因在于其反编译速度快，并且能够生成相对清晰的Java代码。由于它是一个独立的命令行工具，直接使用命令行可以提供较强的灵活性，但是对于一些不熟悉命令行操作的用户来说，集成到Eclipse开发环境中将会极大提高开发效率。
使用jadclipse插件可以很方便地在Eclipse中打开任何.class文件，并且将反编译的结果显示在编辑器中。用户可以在查看反编译的源代码的同时，进行阅读、调试和学习。这样不仅可以帮助开发者快速理解第三方库的工作机制，还能在遇到.class文件丢失源代码时进行紧急修复工作。
对于Eclipse用户来说，安装jadclipse插件相当简单。一般步骤包括：
1. 下载并解压jadclipse插件的压缩包。
2. 在Eclipse中打开“Help”菜单，选择“Install New Software”。
3. 点击“Add”按钮，输入插件更新地址（通常是jadclipse的更新站点URL）。
4. 选择相应的插件（通常名为“JadClipse”），然后进行安装。
5. 安装完成后重启Eclipse，插件开始工作。
一旦插件安装好之后，用户只需在Eclipse中双击.class文件，或者右键点击文件并选择“Open With Jadclipse”，就能看到对应的Java源代码。如果出现反编译不准确或失败的情况，用户还可以直接在Eclipse中配置jad.exe的路径，或者调整jadclipse的高级设置来优化反编译效果。
需要指出的是，使用反编译工具虽然方便，但要注意反编译行为可能涉及到版权问题。在大多数国家和地区，反编译软件代码属于合法行为，但仅限于学习、研究、安全测试或兼容性开发等目的。如果用户意图通过反编译获取商业机密或进行非法复制，则可能违反相关法律法规。
总的来说，反编译插件for Eclipse是一个强大的工具，它极大地简化了Java反编译流程，提高了开发效率，使得开发者在没有源代码的情况下也能有效地维护和学习Java程序。但开发者在使用此类工具时应遵守法律与道德规范，避免不当使用。
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总的来说，这份《J2EE中文版指南》可能是一份对J2EE平台进行全面介绍的参考资料，尤其适合希望深入学习Java企业级开发的程序员。通过详细阅读这份指南，开发者可以更好地掌握J2EE的核心概念、组件和服务，并学会如何在实际项目中运用这些技术构建稳定、可扩展的企业级应用。