利用Python将excel数据读取到word表格

摘要:
但现实我们excel肯定不止一条数据,需要根据excel实际行数创建表格,然后插入,这里需要设置循环来实现(很久不写了,这个循环有点丑,大家见谅!)最后你就可以将得到这样的word表格,如图:备注:虽然实现了转换,但是对于表格样式的自定义还没有实现,还需要继续努力。。。。。

在工作中可能需要两者对excel和word进行转化,今天介绍例如Python 将excel转word表格

看图,我需要将这份excel文档转word表格:

利用Python将excel数据读取到word表格第1张

思路:

1、创建需要的表格;

2、读取excel文档;

3、将excel文档数据写入word表格对应的位置;

4、循环

需要用到的模块

利用Python将excel数据读取到word表格第2张

创建表格,由于我需要的表格需要进行合并处理,所以使用merge合并单元格

利用Python将excel数据读取到word表格第3张

接下来,读取excel文档数据

利用Python将excel数据读取到word表格第4张

然后,将excel数据写入到已创建的word表格中

利用Python将excel数据读取到word表格第5张

至此我们就可以将一条excel数据读取到word表格中了。

但现实我们excel肯定不止一条数据,需要根据excel实际行数创建表格,然后插入,这里需要设置循环来实现(很久不写了,这个循环有点丑,大家见谅!)

利用Python将excel数据读取到word表格第6张

最后你就可以将得到这样的word表格,如图:

利用Python将excel数据读取到word表格第7张

备注:虽然实现了转换,但是对于表格样式的自定义还没有实现,还需要继续努力。。。。。

免责声明:文章转载自《利用Python将excel数据读取到word表格》仅用于学习参考。如对内容有疑问,请及时联系本站处理。

上篇cuda GPU 编程之共享内存的使用用OllyDbg做破解[转]下篇

宿迁高防,2C2G15M,22元/月;香港BGP,2C5G5M,25元/月 雨云优惠码:MjYwNzM=

相关文章

Python接口自动化之yaml配置文件

在自动化过程中,需要使用配置文件储存数据,比如数据库信息、账号信息、域名等。 其中,yaml文件是一种配置文件类型,相比较ini,conf配置文件来说,更加的简洁,操作也更加简单,同时可以存放不同类型的数据。 以下主要介绍yaml语法、yaml存储数据,封装类读写yaml配置文件。 yaml介绍及使用 01 yaml简介 YAML语言(/ˈjæməl/...

python操作Excel读写--使用xlrd

一、安装xlrd模块 到python官网下载http://pypi.python.org/pypi/xlrd模块安装,前提是已经安装了python 环境。 二、使用介绍 1、导入模块 import xlrd 2、打开Excel文件读取数据 data = xlrd.open_workbook('excelFile.xls') 3、使用技巧 获取一个工作表 t...

Hibernate、批量操作数据

Hibernate 批量操作数据可以使用两种方法实现 1、分批更新,每一小批同步一次数据: public void saveEmployee2(){ Session s=HibernateSessionFactory.getSession(); Transaction tran=s.beginTransaction(); for...

数据产品-数据埋点-02

1.埋点方式 1.1客户端埋点   1.1.1代码埋点 代码埋点主要有app研发手动在程序中写下代码进行统计,通过触发某个动作后程序自动发送数据。 优点:具有很强得灵活性,可以控制发散得时间和发散方式等。 缺点:人力成本和维护成本太高,需要以来app发版生效   1.1.2可视化埋点 可视化埋点以前端可视化的方式记录前端设置页面元素与对其操作的关系然后以后...

实验1:SDN拓扑实践

实验1:SDN拓扑实践 一、实验目的 能够使用源码安装Mininet; 能够使用Mininet的可视化工具生成拓扑; 能够使用Mininet的命令行生成特定拓扑; 能够使用Mininet交互界面管理SDN拓扑; 能够使用Python脚本构建SDN拓扑。 二、实验环境 下载虚拟机软件Oracle VisualBox 或 VMware; 在虚拟机中安装U...

用Python实现多核心并行计算

平常写的程序,无论是单线程还是多线程,大多只有一个进程,而且只能在一个核心里工作。所以很多应用程序即使正在满载运行,在任务管理器中CPU使用量还是只有50%(双核CPU)或25%(四核CPU) 如果能让一个程序自己建立出多个进程,并且让它们并行运行,那么就可以在不同cpu核心上同时运行,进而实现并行计算啦。 Python的并行计算就是这么做的。 之前的理解...