python去掉表格標題

1. python 如何刪除excel特定行信息

xls處理需要特殊組件，可以考慮轉換成cvs，然後就可以像文本一樣解析了，處理完再轉換回來就Ok了。

2. Python tkinter中，怎麼去除窗口的邊框和標題欄

我唯一想到的辦法就是你試試不用frame，而是用button作為父窗口。

另外relief 設置成FLAT, bd設置為0， 不顯示標題的辦法我也沒有。

不過可以從win32的API上想辦法。
獲取窗口句柄可以用FindWindow來做到。獲取windows的handle後。設置windows的style。
在dwStyle里將WS_CAPTION屬性去掉。SetWindowLong這個函數應該有這個功能。

3. 哪位大神知道如何用Python中的docx模塊刪除docx文檔中的表格

可以使用docx模塊。

from docx import Document # 導入庫"""word表格中"""
path = "C:\\Users\\1\\Desktop\\測試.docx" # 文件路徑
document = Document(path) # 讀入文件
tables = document.tables # 獲取文件中的表格集
刪掉指定的那一個表格即可
希望我的回答對你有幫助~

4. python tkinter 如何將tk界面中標題欄中的tk紅色字樣去掉，或者換成其他的字

可以去掉。我假設你用的是python2.7，而且裝在默認目錄下（省得找圖標文件了，你可以根據需要修改）：

fromTkinterimport*

root=Tk()

root.iconbitmap('c:/Python27/DLLs/py.ico')

root.title("Hello,World!")

mainloop()

就是這個效果~

參考自：

HYRY 查看個人資料 更多選項2010年5月19日,上午8時53分發件人：HYRY<[email protected]>日期：Wed,19May201005:53:17-0700(PDT)當地時間：2010年5月19日(星期三)上午8時53分主題：[CPyUG]Re:Tkinter窗體左上方的"TK"圖標可以換嗎？列印|單個帖子|顯示原始帖|舉報此帖|查找此作者的帖子

用iconbitmap，但是它支持的顏色有限

fromTkinterimport*

r=Tk()

#r.iconbitmap('c:/Python26/DLLs/py.ico')

或者用PhotoImage，它可以讀取gif，然後調用tk的wm_iconphoto：

img=PhotoImage(file=r'py.gif')

r.tk.call('wm','iconphoto',r._w,img)

r.title('NewIcon')

r.mainloop()

如果你需要別的格式的話，可以先用PIL讀入圖片，然後轉換為PhotoImage

On5月19日,下午9時18分,reamD<[email protected]>wrote:

5. python導出excel文件怎麼讓第一行不成為標題

讀取的某一列後在後邊加[1：]表示從該列下標為1也即第二行開始截取。
對excel文件的讀取是數據分析中常見的，在python中，pandas庫的read_excel方法能夠讀取excel文件，包括xls和xlsx格式。
Excel文件的格式為xls和xlsx，pandas讀取excel文件需要安裝依賴庫xlrd和openpyxl。read_excel方法讀取xls格式文件，自動使用xlrd引擎。指定io參數為文件路徑，文件路徑可以是絕對路徑或者相對路徑。

6. Python去掉表格中的星號

用正則表達式。
正則表達式，又稱規則表達式。(英語：RegularExpression，在代碼中常簡寫為regex、regexp或RE)，計算機科學的一個概念。正則表達式通常被用來檢索、替換那些符合某個模式(規則)的文本。
正則表達式是對字元串操作的一種邏輯公式，就是用事先定義好的一些特定字元、及這些特定字元的組合，組成一個「規則字元串」，這個「規則字元串」用來表達對字元串的一種過濾邏輯。

7. Python讀取Excel中的中文單元格，前面有個text:怎麼去掉

這個表示的是它內容的屬性，加入你print的這個對象叫cell1
那麼直接取中間的元素用，cell1.value就可以了。。

8. Python 哪個庫可以刪除Excel表格的某行或某列

openpyxl 2.5以上版本可以刪除Excel表格的某行或某列。

示例代碼：

fromopenpyxlimport*。

filename='test.xlsx'。

wb=wb=load_workbook(filename)。

ws=wb.active。

ws.delete_rows(2,2)#刪除index為2後面的2行。

(8)python去掉表格標題擴展閱讀：

Python在執行時，首先會將.py文件中的源代碼編譯成Python的byte code（位元組碼），然後再由Python Virtual Machine（Python虛擬機）來執行這些編譯好的byte code。

這種機制的基本思想跟Java，.NET是一致的。然而，Python Virtual Machine與Java或.NET的Virtual Machine不同的是，Python的Virtual Machine是一種更高級的Virtual Machine。

9. python 如何修改excel第一行的標題

用python的lxml庫去操作這個excel文件，將你想要的標題寫入第一行，然後再把第二行到最後一行寫入後面

10. pandas python 怎麼刪除表格中的某一行

某列中所有的數據都是1，加起來不就是總行數嗎？引言本文的目的，是向您展示如何使用pandas來執行一些常見的Excel任務。有些例子比較瑣碎，但我覺得展示這些簡單的東西與那些你可以在其他地方找到的復雜功能同等重要。作為額外的福利，我將會進行一些模糊字元串匹配，以此來展示一些小花樣，以及展示pandas是如何利用完整的Python模塊系統去做一些在Python中是簡單，但在Excel中卻很復雜的事情的。有道理吧？讓我們開始吧。為某行添加求和項我要介紹的第一項任務是把某幾列相加然後添加一個總和欄。首先我們將excel數據導入到pandas數據框架中。=pd.read_excel("excel-comp-data.xlsx")df.head()我們想要添加一個總和欄來顯示Jan、Feb和Mar三個月的銷售總額。在Excel和pandas中這都是簡單直接的。對於Excel，我在J列中添加了公式sum(G2:I2)。在Excel中看上去是這樣的：下面，我們是這樣在pandas中操作的：df["total"]=df["Jan"]+df["Feb"]+df["Mar"]df.head()接下來，讓我們對各列計算一些匯總信息以及其他值。如下Excel表所示，我們要做這些工作：如你所見，我們在表示月份的列的第17行添加了SUM(G2:G16)，來取得每月的總和。進行在pandas中進行列級別的分析很簡單。下面是一些例子：df["Jan"].sum(),df["Jan"].mean(),df["Jan"].min(),df["Jan"].max()(1462000,97466.666666666672,10000,162000)現在我們要把每月的總和相加得到它們的和。這里pandas和Excel有點不同。在Excel的單元格里把每個月的總和相加很簡單。由於pandas需要維護整個DataFrame的完整性，所以需要一些額外的步驟。首先，建立所有列的總和欄sum_row=df[["Jan","Feb","Mar","total"]].sum()sum_:int64這很符合直覺，不過如果你希望將總和值顯示為表格中的單獨一行，你還需要做一些微調。我們需要把數據進行變換，把這一系列數字轉換為DataFrame，這樣才能更加容易的把它合並進已經存在的數據中。T函數可以讓我們把按行排列的數據變換為按列排列。df_sum=pd.DataFrame(data=sum_row).Tdf_sum在計算總和之前我們要做的最後一件事情是添加丟失的列。我們使用reindex來幫助我們完成。技巧是添加全部的列然後讓pandas去添加所有缺失的數據。df_sum=df_sum.reindex(columns=df.columns)df_sum現在我們已經有了一個格式良好的DataFrame，我們可以使用append來把它加入到已有的內容中。df_final=df.append(df_sum,ignore_index=True)df_final.tail()額外的數據變換另外一個例子，讓我們嘗試給數據集添加狀態的縮寫。對於Excel，最簡單的方式是添加一個新的列，對州名使用vlookup函數並填充縮寫欄。我進行了這樣的操作，下面是其結果的截圖：你可以注意到，在進行了vlookup後，有一些數值並沒有被正確的取得。這是因為我們拼錯了一些州的名字。在Excel中處理這一問題是一個巨大的挑戰（對於大型數據集而言）幸運的是，使用pandas我們可以利用強大的python生態系統。考慮如何解決這類麻煩的數據問題，我考慮進行一些模糊文本匹配來決定正確的值。幸運的是其他人已經做了很多這方面的工作。fuzzywuzzy庫包含一些非常有用的函數來解決這類問題。首先要確保你安裝了他。我們需要的另外一段代碼是州名與其縮寫的映射表。而不是親自去輸入它們，谷歌一下你就能找到這段代碼code。首先導入合適的fuzzywuzzy函數並且定義我們的州名映射表。_to_code={"VERMONT":"VT","GEORGIA":"GA","IOWA":"IA","ArmedForcesPacific":"AP","GUAM":"GU","KANSAS":"KS","FLORIDA":"FL","AMERICANSAMOA":"AS","NORTHCAROLINA":"NC","HAWAII":"HI","NEWYORK":"NY","CALIFORNIA":"CA","ALABAMA":"AL","IDAHO":"ID","FEDERATEDSTATESOFMICRONESIA":"FM","ArmedForcesAmericas":"AA","DELAWARE":"DE","ALASKA":"AK","ILLINOIS":"IL","ArmedForcesAfrica":"AE","SOUTHDAKOTA":"SD","CONNECTICUT":"CT","MONTANA":"MT","MASSACHUSETTS":"MA","PUERTORICO":"PR","ArmedForcesCanada":"AE","NEWHAMPSHIRE":"NH","MARYLAND":"MD","NEWMEXICO":"NM","MISSISSIPPI":"MS","TENNESSEE":"TN","PALAU":"PW","COLORADO":"CO","ArmedForcesMiddleEast":"AE","NEWJERSEY":"NJ","UTAH":"UT","MICHIGAN":"MI","WESTVIRGINIA":"WV","WASHINGTON":"WA","MINNESOTA":"MN","OREGON":"OR","VIRGINIA":"VA","VIRGINISLANDS":"VI","MARSHALLISLANDS":"MH","WYOMING":"WY","OHIO":"OH","SOUTHCAROLINA":"SC","INDIANA":"IN","NEVADA":"NV","LOUISIANA":"LA","NORTHERNMARIANAISLANDS":"MP","NEBRASKA":"NE","ARIZONA":"AZ","WISCONSIN":"WI","NORTHDAKOTA":"ND","ArmedForcesEurope":"AE","PENNSYLVANIA":"PA","OKLAHOMA":"OK","KENTUCKY":"KY","RHODEISLAND":"RI","DISTRICTOFCOLUMBIA":"DC","ARKANSAS":"AR","MISSOURI":"MO","TEXAS":"TX","MAINE":"ME"}這里有些介紹模糊文本匹配函數如何工作的例子。process.extractOne("Minnesotta",choices=state_to_code.keys())('MINNESOTA',95)process.extractOne("AlaBAMMazzz",choices=state_to_code.keys(),score_cutoff=80)現在我知道它是如何工作的了，我們創建自己的函數來接受州名這一列的數據然後把他轉換為一個有效的縮寫。這里我們使用score_cutoff的值為80。你可以做一些調整，看看哪個值對你的數據來說比較好。你會注意到，返回值要麼是一個有效的縮寫，要麼是一個np.nan所以域中會有一些有效的值。defconvert_state(row):abbrev=process.extractOne(row["state"],choices=state_to_code.keys(),score_cutoff=80)ifabbrev:returnstate_to_code[abbrev[0]]returnnp.nan把這列添加到我們想要填充的單元格，然後用NaN填充它df_final.insert(6,"abbrev",np.nan)df_final.head()我們使用apply來把縮寫添加到合適的列中。df_final['abbrev']=df_final.apply(convert_state,axis=1)df_final.tail()我覺的這很酷。我們已經開發出了一個非常簡單的流程來智能的清理數據。顯然，當你只有15行左右數據的時候這沒什麼了不起的。但是如果是15000行呢？在Excel中你就必須進行一些人工清理了。分類匯總在本文的最後一節中，讓我們按州來做一些分類匯總（subtotal）。在Excel中，我們會用subtotal工具來完成。輸出如下：在pandas中創建分類匯總，是使用groupby來完成的。df_sub=df_final[["abbrev","Jan","Feb","Mar","total"]].groupby('abbrev').sum()df_sub然後，我們想要通過對dataframe中所有的值使用applymap來把數據單位格式化為貨幣。defmoney(x):return"${:,.0f}".format(x)formatted_df=df_sub.applymap(money)formatted_df格式化看上去進行的很順利，現在我們可以像之前那樣獲取總和了。sum_row=df_sub[["Jan","Feb","Mar","total"]].sum()sum_:int64把值變換為列然後進行格式化。df_sub_sum=pd.DataFrame(data=sum_row).Tdf_sub_sum=df_sub_sum.applymap(money)df_sub_sum最後，把總和添加到DataFrame中。final_table=formatted_df.append(df_sub_sum)final_table你可以注意到總和行的索引號是『0'。我們想要使用rename來重命名它。final_table=final_table.rename(index={0:"Total"})final_table結論到目前為止，大部分人都已經知道使用pandas可以對數據做很多復雜的操作——就如同Excel一樣。因為我一直在學習pandas，但我發現我還是會嘗試記憶我是如何在Excel中完成這些操作的而不是在pandas中。我意識到把它倆作對比似乎不是很公平——它們是完全不同的工具。但是，我希望能接觸到哪些了解Excel並且想要學習一些可以滿足分析他們數據需求的其他替代工具的那些人。我希望這些例子可以幫助到其他人，讓他們有信心認為他們可以使用pandas來替換他們零碎復雜的Excel，進行數據操作。