1、用xlrd读取
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对应方法如下，需要先import xlrd和numpy，通过row_start和row_end控制行数，通过column_start和column_end控制列数
这里要注意python是0-based索引，excel看的时候是1-based的索引
2、用pandas下的read_excel函数
dframe = pd.read_excel(“file_name.xlsx”)
dframe = pd.read_excel(“file_name.xlsx”, sheetname=”Sheet_name”)
dframe = pd.read_excel(“file_name.xlsx”, sheetname=number)
读取表格的方式有两种：
1、xlsread
[~,MeaDef,~]=xlsread(xls_site,table_tag,'B12:AI12');
这里输出是一个对应数字，一个对应字符串，一个是用元胞把所有数据放在一起
对应的xlswrite格式：
xlswrite(xls_site_output,train,1,['A',num2str(ix+1),':M',num2str(ix+1)])
2、read_table
用python读取excel中的一列数据步骤如下：
1、首先打开dos命令窗，安装必须的两个库，命令是：pip3 install xlrd；Pip3 install xlwt。
2、准备好excel。
3、打开pycharm，新建一个excel.py的文件，首先导入支持库import xlrdimport xlwt。
4、要操作excel，首先得打开excel，使用open_workbook(‘路径’)，要获取行与列，使用nrows(行)，ncols(列)，获取具体的值，使用cell（row,col）.value。
5、要在excel里写入值，就要使用write属性,重点说明写入是用到xlwt这个支援库，思路是先新建excel，然后新建页签B，然后将一组数据写入到B，最后保存为excel.xls。
1、首先打开excel表格，在单元格中输入两列数据，需要将这两列数据进行比对相同数据。
2、然后在C1单元格中输入公式：=VLOOKUP(B1,A:A,1,0)，意思是比对B1单元格中A列中是否有相同数据。
3、点击回车，即可将公式的计算结果显示出来，可以看到C1中显示的是B1在A列中找到的相同数据。
4、将公式向下填充，即可发现C列中显示出的数字即为有相同数据的，显示“#N/A”的为没有找到匹配数据的。
5、将C1-C4中的数据进行复制并粘贴成数值，即可完成相同数据的提取操作。
在实际研究中，我们经常需要获取大量数据，而这些数据很大一部分以pdf表格的形式呈现，如公司年报、发行上市公告等。面对如此多的数据表格，采用手工复制黏贴的方式显然并不可取。那么如何才能高效提取出pdf文件中的表格数据呢？
Python提供了许多可用于pdf表格识别的库，如camelot、tabula、pdfplumber等。综合来看，pdfplumber库的性能较佳，能提取出完整、且相对规范的表格。因此，本推文也主要介绍pdfplumber库在pdf表格提取中的作用。
作为一个强大的pdf文件解析工具，pdfplumber库可迅速将pdf文档转换为易于处理的txt文档，并输出pdf文档的字符、页面、页码等信息，还可进行页面可视化操作。使用pdfplumber库前需先安装，即在cmd命令行中输入：
pip install pdfplumber
pdfplumber库提供了两种pdf表格提取函数，分别为.extract_tables( )及.extract_table( )，两种函数提取结果存在差异。为进行演示，我们网站上下载了一份短期融资券主体信用评级报告，为pdf格式。任意选取某一表格，其界面如下：
接下来，我们简要分析两种提取模式下的结果差异。
（1）.extract_tables( )
可输出页面中所有表格，并返回一个嵌套列表，其结构层次为table→row→cell。此时，页面上的整个表格被放入一个大列表中，原表格中的各行组成该大列表中的各个子列表。若需输出单个外层列表元素，得到的便是由原表格同一行元素构成的列表。例如，我们执行如下程序：
输出结果：
（2）.extract_table( )
返回多个独立列表，其结构层次为row→cell。若页面中存在多个行数相同的表格，则默认输出顶部表格；否则，仅输出行数最多的一个表格。此时，表格的每一行都作为一个单独的列表，列表中每个元素即为原表格的各个单元格内容。若需输出某个元素，得到的便是具体的数值或字符串。如下：
输出结果：
在此基础上，我们详细介绍如何从pdf文件中提取表格数据。其中一种思路便是将提取出的列表视为一个字符串，结合Python的正则表达式re模块进行字符串处理后，将其保存为以标准英文逗号分隔、可被Excel识别的csv格式文件，即进行如下操作：
输出结果：
尽管能获得完整的表格数据，但这种方法相对不易理解，且在处理结构不规则的表格时容易出错。由于通过pdfplumber库提取出的表格数据为整齐的列表结构，且含有数字、字符串等数据类型。因此，我们可调用pandas库下的DataFrame( )函数，将列表转换为可直接输出至Excel的DataFrame数据结构。DataFrame的基本构造函数如下：
DataFrame([data,index, columns])
三个参数data、index和columns分别代表创建对象、行索引和列索引。DataFrame类型可由二维ndarray对象、列表、字典、元组等创建。本推文中的data即指整个pdf表格，提取程序如下：
其中，table[1:]表示选定整个表格进行DataFrame对象创建，columns=table[0]表示将表格第一行元素作为列变量名，且不创建行索引。输出Excel表格如下：
通过以上简单程序，我们便提取出了完整的pdf表格。但需注意的是，面对不规则的表格数据提取，创建DataFrame对象的方法依然可能出错，在实际操作中还需进行核对。
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2）必须准确，详细，有例子，有截图；
用openpyxl模块读取excel中的公式结果。代码如下:
import openpyxl
wb= openpyxl.load_workbook('sogou.xlsx',data_only=True)
VLOOKUP是一个查找函数，给定一个查找的目标，它就能从指定的查找区域中查找返回想要查找到的值。它的基本语法为：
VLOOKUP（查找目标，查找范围，返回值的列数，精确OR模糊查找)
下面以一个实例来介绍一下这四个参数的使用
例1：如下图所示，要求根据表二中的姓名，查找姓名所对应的年龄。
公式：B13 =VLOOKUP(A13,$B$2:$D$8,3,0)
参数说明：
1 查找目标：就是你指定的查找的内容或单元格引用。本例中表二A列的姓名就是查找目标。我们要根据表二的“姓名”在表一中A列进行查找。
公式：B13 =VLOOKUP(A13,$B$2:$D$8,3,0)
2 查找范围（VLOOKUP(A13,$B$2:$D$8,3,0) ）：指定了查找目标，如果没有说从哪里查找，EXCEL肯定会很为难。所以下一步我们就要指定从哪个范围中进行查找。VLOOKUP的这第二个参数可以从一个单元格区域中查找，也可以从一个常量数组或内存数组中查找。本例中要从表一中进行查找，那么范围我们要怎么指定呢？这里也是极易出错的地方。大家一定要注意，给定的第二个参数查找范围要符合以下条件才不会出错：
A 查找目标一定要在该区域的第一列。本例中查找表二的姓名，那么姓名所对应的表一的姓名列，那么表一的姓名列（列）一定要是查找区域的第一列。象本例中，给定的区域要从第二列开始，即$B$2:$D$8，而不能是$A$2:$D$8。因为查找的“姓名”不在$A$2:$D$8区域的第一列。
B 该区域中一定要包含要返回值所在的列，本例中要返回的值是年龄。年龄列（表一的D列）一定要包括在这个范围内，即：$B$2:$D$8，如果写成$B$2:$C$8就是错的。
3 返回值的列数（B13 =VLOOKUP(A13,$B$2:$D$8,3,0)）。这是VLOOKUP第3个参数。它是一个整数值。它怎么得来的呢。它是“返回值”在第二个参数给定的区域中的列数。本例中我们要返回的是“年龄”，它是第二个参数查找范围$B$2:$D$8的第3列。这里一定要注意，列数不是在工作表中的列数（不是第4列），而是在查找范围区域的第几列。如果本例中要是查找姓名所对应的性别，第3个参数的值应该设置为多少呢。答案是2。因为性别在$B$2:$D$8的第2列中。
4 精确OR模糊查找（VLOOKUP(A13,$B$2:$D$8,3,0) ），最后一个参数是决定函数精确和模糊查找的关键。精确即完全一样，模糊即包含的意思。第4个参数如果指定值是0或FALSE就表示精确查找，而值为1 或TRUE时则表示模糊。这里兰色提醒大家切记切记，在使用VLOOKUP时千万不要把这个参数给漏掉了，如果缺少这个参数默为值为模糊查找，我们就无法精确查找到结果了。
1、接下来，我们的任务是通过利用VLOOKUP函数来实现查找同学C的成绩。为此在单元格中输入“=VLOOKUP”，此时就会发现VLOOKUP包括三个参数和一个可选参数。
其中“lookup_value”是指要查找的值。
参数“table_array”是指搜索的区域，在此在除标题之后的整个数据区域。
第三个参数“col_index_num”是指整个函数返回单元格所在的列号。
2、最后以右括号结尾，并按回车键，就出现想要的结果啦。
重庆分公司
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