【发布时间】：2021-11-20 15:30:47
【问题描述】：
我正在尝试处理一个 Excel 文件，以便以后可以将每一行和每一列用于特定操作。
我的问题如下：
- 使用 Openpyxl 使我更容易加载文件并能够遍历行
#reading the excel file
path = r'Datasets/Chapter 1/Table B1.1.xlsx'
wb = load_workbook(path) #loading the excel table
ws = wb.active #grab the active worksheet
#Setting the doc Header
for h in ws.iter_rows(max_row = 1, values_only = True): #getting the first row (Headers) in the table
header = list(h)
for sh in ws.iter_rows(min_row = 1 ,max_row = 2, values_only = True):
sub_header = list(sh)
#removing all of the none Values
header = list(filter(None, header))
sub_header = list(filter(None, sub_header))
#creating a list of all the rows in the excel file
row_list = []
for row in ws.iter_rows(min_row=3): #Iteration over every single row starting from the third row since first two are the headers
row = [cell.value for cell in row] #Creating a list from each row
row = list(filter(None, row)) #removing the none values from each row
row_list.append(row) #creating a list of all rows (starting from the 3d one)
colm = []
for col in ws.iter_cols(min_row=3,min_col = 1): #Iteration over every single row starting from the third row since first two are the headers
col = [cell.value for cell in col] #Creating a list from each row
col = list(filter(None, col)) #removing the none values from each row
colm.append(col) #creating a list of all rows (starting from the 3d one)
但同时（据我在文档中阅读），我无法将其可视化或对行或列进行直接操作。
- 虽然使用 pandas 对行和列进行直接操作更有效，但我读到不建议迭代数据帧以获取列表中的行，即使它是使用
df.iloc[2:]it 完成的不会给我相同的结果（将每一行保存在特定列表中，因为标题始终存在）。但是，与 Openpyxl 不同的是，使用我需要做的列名使用df[col1]-df[col2]之类的东西对列进行直接操作要容易得多。 （因为只是将所有列值放在一个列表中对我来说不会这样做）
所以我的问题是，是否有一种解决方案可以只使用其中一个来完成我想要做的事情，或者如果同时使用它们并没有那么糟糕，请记住我必须加载excel文件两次。
“提前致谢！”
【问题讨论】：
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不清楚您的代码试图做什么。您是否使用它来将电子表格中的“Non-Falsy”或
not None值收集到row_list和colm中？如果您担心您的两个for loops在pandas中会变慢，您可以选择在pd.read_excel(...函数中设置engine='openpyxl' -
最好提供一些我们可以复制粘贴到 Excel 中的示例输入、预期输出以及您可能拥有的任何性能/时间指标。
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请针对特定问题提出问题评级。不幸的是，对图书馆的猜测对所有相关人员来说都是浪费时间。
标签： python pandas dataframe performance openpyxl