怎么用python读取txt文件里指定行的内容，并导入excel

一、读excel表

读excel要用到xlrd模块，官网安装（http://pypi.python.org/pypi/xlrd）。然后就可以跟着里面的例子稍微试一下就知道怎么用了。大概的流程是这样的：

1、导入模块

复制代码代码如下:

import xlrd

2、打开Excel文件读取数据

复制代码代码如下:

data = xlrd.open_workbook('excel.xls')

3、获取一个工作表

① table = data.sheets()[0] #通过索引顺序获取

② table = data.sheet_by_index(0) #通过索引顺序获取

③ table = data.sheet_by_name(u'Sheet1')#通过名称获取

4、获取整行和整列的值（返回数组）

复制代码代码如下:

table.row_values(i)

table.col_values(i)

5、获取行数和列数　

复制代码代码如下:

table.nrows

table.ncols

6、获取单元格

复制代码代码如下:

table.cell(0,0).value

table.cell(2,3).value

就我自己使用的时候觉得还是获取cell最有用，这就相当于是给了你一个二维数组，余下你就可以想怎么干就怎么干了。得益于这个十分好用的库代码很是简洁。但是还是有若干坑的存在导致话了一定时间探索。现在列出来供后人参考吧：

1、首先就是我的统计是根据姓名统计各个表中的信息的，但是调试发现不同的表中各个名字貌似不能够匹配，开始怀疑过编码问题，不过后来发现是因为空格。因为在excel中输入的时候很可能会顺手在一些名字后面加上几个空格或是tab键，这样看起来没什么差别，但是程序处理的时候这就是两个完全不同的串了。我的解决方法是给每个获取的字符串都加上strip（）处理一下。效果良好

2、还是字符串的匹配，在判断某个单元格中的字符串（中文）是否等于我所给出的的时候发现无法匹配，并且各种unicode也不太奏效，百度过一些解决方案，但是都比较复杂或是没用。最后我采用了一个比较变通的方式：直接从excel中获取我想要的值再进行比较，效果是不错就是通用行不太好，个呢不能问题还没解决。

二、写excel表

写excel表要用到xlwt模块，官网下载（http://pypi.python.org/pypi/xlwt）。大致使用流程如下：

1、导入模块

复制代码代码如下:

import xlwt

2、创建workbook（其实就是excel，后来保存一下就行）

复制代码代码如下:

workbook = xlwt.Workbook(encoding = 'ascii')

3、创建表

复制代码代码如下:

worksheet = workbook.add_sheet('My Worksheet')

4、往单元格内写入内容

复制代码代码如下:

worksheet.write(0, 0, label = 'Row 0, Column 0 Value')

5、保存

复制代码代码如下:

workbook.save('Excel_Workbook.xls')

由于我的需求比较简单，所以这上面没遇到什么问题，唯一的就是建议还是用ascii编码，不然可能会有一些诡异的现象。

当然xlwt功能远远不止这些，他甚至可以设置各种样式之类的。附上一点例子

复制代码代码如下:

Examples Generating Excel Documents Using Python's xlwt

Here are some simple examples using Python's xlwt library to dynamically generate Excel documents.

Please note a useful alternative may be ezodf, which allows you to generate ODS (Open Document Spreadsheet) files for LibreOffi

设置索引字段。在开始提取数据前，先将member_id列设置为索引字段。然后开始提取数据。

按行提取信息。第一步是按行提取数据，例如提取某个用户的信息。

按列提取信息。第二步是按列提取数据，例如提取用户工作年限列的所有信息。

按行与列提取信息。第三步是按行和列提取信息，把前面两部的查询条件放在一起，查询特定用户的特定信息。

在前面的基础上继续增加条件，增加一行同时查询两个特定用户的贷款金额信息。

在前面的代码后增加sum函数，对结果进行求和。

除了增加行的查询条件以外，还可以增加列的查询条件。

多个列的查询也可以进行求和计算，在前面的代码后增加sum函数，对这个用户的贷款金额和年收入两个字段求和，并显示出结果。

提取特定日期的信息。数据提取中还有一种很常见的需求就是按日期维度对数据进行汇总和提取，如按月，季度的汇总数据提取和按特定时间段的数据提取等等。

设置索引字段。首先将索引字段改为数据表中的日期字段，这里将issue_d设置为数据表的索引字段。按日期进行查询和数据提取。

没有数据，模拟几条说明常规思路。

a=['PGSC1','PGSC3','PGSC6','PGSC7']

b=[['PGSC1','A',555],['PGSC2','B',988],['PGSC3','C',7666],['PGSC7','P',8767],['PGSC1','A',567]]

data=[]

for x in a:

for y in b:

if x==y[0]:

data.append(y)

print(data)

当然，你也可以用numpy或者pandas来处理会更方便。

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