Извлечь информацию из Excel с помощью python 2.7/pyMel?

Question

Я знаю, что это много задает, но я исследовал несколько способов поиска столбца или поиска строки с использованием python в документе excel.

Однако эти решения требуют, чтобы вы импортировали разные пакеты, когда у меня нет доступа к ним. Моим основным мотивом для этого является использование предварительно подготовленного документа excel с шейдерами, указанными в документе, и их извлечение на основе краткого поиска.

Итак, кто-нибудь успешно использовал python для чтения документа excel и, если да, могли ли вы сопоставлять именованные строки с именованными столбцами?

---

EDIT: Ответ выбрал, потому что это самое близкое решение, хотя это не обязательно отвечать на мой вопрос. Тем не менее, это будет по-прежнему обеспечивать очень разумное решение, учитывая, что пользователь и его/ее документ excel будут использовать одни и те же столбцы и строки для получения полезной базы данных.

TL; DR:

Нет простой способ сравнить столбцы в строки, чтобы получить набор данных без использования внешнего пакета. Легче просто извлечь данные в виде массива и указать, какой из них «столбец».

Answer 1

Вы также можете прочитать CSV документы, используя встроенный в csv module читать CSV, поэтому не нужно устанавливать какие-либо внешние модули.

import csv 
with open('names.csv') as csvfile: 
    reader = csv.DictReader(csvfile) 
    for row in reader: 
     print(row['first_name'], row['last_name']) 

Если вы просто захватить все содержимое читателя и запихивать их в список, списки будут содержать все строки и каждая строка будет словарем, используя заголовки в первом ряду. Получение в конкретную ячейку будет примерно таким:

records = [] 
with open('names.csv') as csvfile: 
    reader = csv.reader(csvfile) 
    for row in reader: 
     records.append(row) 

# cel "A4" would be 
records[0][3] 

Answer 2

Я сохраняю свои файлы excel в качестве файла .csv и импортирую данные с помощью numpy.genfromtxt и используя аргумент delimiter=',' для синтаксического анализа тестового файла.

Например:

import numpy 
data = numpy.genfromtxt("my_file.csv", delimiter=",") 
# do stuff with data 

Answer 3

модуль xlrd уже в пакете питона и очень проста в использовании:

import xlrd 
xlsFile = xlrd.open_workbook(path) 
sheetName = xlsFile.sheets()[0].name 

for s in xlsFile.sheets(): 
    for row in range(s.nrows): 
     print s.cell(row, 1)