python去掉表格标题

1. python 如何删除excel特定行信息

xls处理需要特殊组件，可以考虑转换成cvs，然后就可以像文本一样解析了，处理完再转换回来就Ok了。

2. Python tkinter中，怎么去除窗口的边框和标题栏

我唯一想到的办法就是你试试不用frame，而是用button作为父窗口。

另外relief 设置成FLAT, bd设置为0， 不显示标题的办法我也没有。

不过可以从win32的API上想办法。
获取窗口句柄可以用FindWindow来做到。获取windows的handle后。设置windows的style。
在dwStyle里将WS_CAPTION属性去掉。SetWindowLong这个函数应该有这个功能。

3. 哪位大神知道如何用Python中的docx模块删除docx文档中的表格

可以使用docx模块。

from docx import Document # 导入库"""word表格中"""
path = "C:\\Users\\1\\Desktop\\测试.docx" # 文件路径
document = Document(path) # 读入文件
tables = document.tables # 获取文件中的表格集
删掉指定的那一个表格即可
希望我的回答对你有帮助~

4. python tkinter 如何将tk界面中标题栏中的tk红色字样去掉，或者换成其他的字

可以去掉。我假设你用的是python2.7，而且装在默认目录下（省得找图标文件了，你可以根据需要修改）：

fromTkinterimport*

root=Tk()

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

root.title("Hello,World!")

mainloop()

就是这个效果~

参考自：

HYRY 查看个人资料 更多选项2010年5月19日,上午8时53分发件人：HYRY<[email protected]>日期：Wed,19May201005:53:17-0700(PDT)当地时间：2010年5月19日(星期三)上午8时53分主题：[CPyUG]Re:Tkinter窗体左上方的"TK"图标可以换吗？打印|单个帖子|显示原始帖|举报此帖|查找此作者的帖子

用iconbitmap，但是它支持的颜色有限

fromTkinterimport*

r=Tk()

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

或者用PhotoImage，它可以读取gif，然后调用tk的wm_iconphoto：

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

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

r.title('NewIcon')

r.mainloop()

如果你需要别的格式的话，可以先用PIL读入图片，然后转换为PhotoImage

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

5. python导出excel文件怎么让第一行不成为标题

读取的某一列后在后边加[1：]表示从该列下标为1也即第二行开始截取。
对excel文件的读取是数据分析中常见的，在python中，pandas库的read_excel方法能够读取excel文件，包括xls和xlsx格式。
Excel文件的格式为xls和xlsx，pandas读取excel文件需要安装依赖库xlrd和openpyxl。read_excel方法读取xls格式文件，自动使用xlrd引擎。指定io参数为文件路径，文件路径可以是绝对路径或者相对路径。

6. Python去掉表格中的星号

用正则表达式。
正则表达式，又称规则表达式。(英语：RegularExpression，在代码中常简写为regex、regexp或RE)，计算机科学的一个概念。正则表达式通常被用来检索、替换那些符合某个模式(规则)的文本。
正则表达式是对字符串操作的一种逻辑公式，就是用事先定义好的一些特定字符、及这些特定字符的组合，组成一个“规则字符串”，这个“规则字符串”用来表达对字符串的一种过滤逻辑。

7. Python读取Excel中的中文单元格，前面有个text:怎么去掉

这个表示的是它内容的属性，加入你print的这个对象叫cell1
那么直接取中间的元素用，cell1.value就可以了。。

8. Python 哪个库可以删除Excel表格的某行或某列

openpyxl 2.5以上版本可以删除Excel表格的某行或某列。

示例代码：

fromopenpyxlimport*。

filename='test.xlsx'。

wb=wb=load_workbook(filename)。

ws=wb.active。

ws.delete_rows(2,2)#删除index为2后面的2行。

(8)python去掉表格标题扩展阅读：

Python在执行时，首先会将.py文件中的源代码编译成Python的byte code（字节码），然后再由Python Virtual Machine（Python虚拟机）来执行这些编译好的byte code。

这种机制的基本思想跟Java，.NET是一致的。然而，Python Virtual Machine与Java或.NET的Virtual Machine不同的是，Python的Virtual Machine是一种更高级的Virtual Machine。

9. python 如何修改excel第一行的标题

用python的lxml库去操作这个excel文件，将你想要的标题写入第一行，然后再把第二行到最后一行写入后面

10. pandas python 怎么删除表格中的某一行

某列中所有的数据都是1，加起来不就是总行数吗？引言本文的目的，是向您展示如何使用pandas来执行一些常见的Excel任务。有些例子比较琐碎，但我觉得展示这些简单的东西与那些你可以在其他地方找到的复杂功能同等重要。作为额外的福利，我将会进行一些模糊字符串匹配，以此来展示一些小花样，以及展示pandas是如何利用完整的Python模块系统去做一些在Python中是简单，但在Excel中却很复杂的事情的。有道理吧？让我们开始吧。为某行添加求和项我要介绍的第一项任务是把某几列相加然后添加一个总和栏。首先我们将excel数据导入到pandas数据框架中。=pd.read_excel("excel-comp-data.xlsx")df.head()我们想要添加一个总和栏来显示Jan、Feb和Mar三个月的销售总额。在Excel和pandas中这都是简单直接的。对于Excel，我在J列中添加了公式sum(G2:I2)。在Excel中看上去是这样的：下面，我们是这样在pandas中操作的：df["total"]=df["Jan"]+df["Feb"]+df["Mar"]df.head()接下来，让我们对各列计算一些汇总信息以及其他值。如下Excel表所示，我们要做这些工作：如你所见，我们在表示月份的列的第17行添加了SUM(G2:G16)，来取得每月的总和。进行在pandas中进行列级别的分析很简单。下面是一些例子：df["Jan"].sum(),df["Jan"].mean(),df["Jan"].min(),df["Jan"].max()(1462000,97466.666666666672,10000,162000)现在我们要把每月的总和相加得到它们的和。这里pandas和Excel有点不同。在Excel的单元格里把每个月的总和相加很简单。由于pandas需要维护整个DataFrame的完整性，所以需要一些额外的步骤。首先，建立所有列的总和栏sum_row=df[["Jan","Feb","Mar","total"]].sum()sum_:int64这很符合直觉，不过如果你希望将总和值显示为表格中的单独一行，你还需要做一些微调。我们需要把数据进行变换，把这一系列数字转换为DataFrame，这样才能更加容易的把它合并进已经存在的数据中。T函数可以让我们把按行排列的数据变换为按列排列。df_sum=pd.DataFrame(data=sum_row).Tdf_sum在计算总和之前我们要做的最后一件事情是添加丢失的列。我们使用reindex来帮助我们完成。技巧是添加全部的列然后让pandas去添加所有缺失的数据。df_sum=df_sum.reindex(columns=df.columns)df_sum现在我们已经有了一个格式良好的DataFrame，我们可以使用append来把它加入到已有的内容中。df_final=df.append(df_sum,ignore_index=True)df_final.tail()额外的数据变换另外一个例子，让我们尝试给数据集添加状态的缩写。对于Excel，最简单的方式是添加一个新的列，对州名使用vlookup函数并填充缩写栏。我进行了这样的操作，下面是其结果的截图：你可以注意到，在进行了vlookup后，有一些数值并没有被正确的取得。这是因为我们拼错了一些州的名字。在Excel中处理这一问题是一个巨大的挑战（对于大型数据集而言）幸运的是，使用pandas我们可以利用强大的python生态系统。考虑如何解决这类麻烦的数据问题，我考虑进行一些模糊文本匹配来决定正确的值。幸运的是其他人已经做了很多这方面的工作。fuzzywuzzy库包含一些非常有用的函数来解决这类问题。首先要确保你安装了他。我们需要的另外一段代码是州名与其缩写的映射表。而不是亲自去输入它们，谷歌一下你就能找到这段代码code。首先导入合适的fuzzywuzzy函数并且定义我们的州名映射表。_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"}这里有些介绍模糊文本匹配函数如何工作的例子。process.extractOne("Minnesotta",choices=state_to_code.keys())('MINNESOTA',95)process.extractOne("AlaBAMMazzz",choices=state_to_code.keys(),score_cutoff=80)现在我知道它是如何工作的了，我们创建自己的函数来接受州名这一列的数据然后把他转换为一个有效的缩写。这里我们使用score_cutoff的值为80。你可以做一些调整，看看哪个值对你的数据来说比较好。你会注意到，返回值要么是一个有效的缩写，要么是一个np.nan所以域中会有一些有效的值。defconvert_state(row):abbrev=process.extractOne(row["state"],choices=state_to_code.keys(),score_cutoff=80)ifabbrev:returnstate_to_code[abbrev[0]]returnnp.nan把这列添加到我们想要填充的单元格，然后用NaN填充它df_final.insert(6,"abbrev",np.nan)df_final.head()我们使用apply来把缩写添加到合适的列中。df_final['abbrev']=df_final.apply(convert_state,axis=1)df_final.tail()我觉的这很酷。我们已经开发出了一个非常简单的流程来智能的清理数据。显然，当你只有15行左右数据的时候这没什么了不起的。但是如果是15000行呢？在Excel中你就必须进行一些人工清理了。分类汇总在本文的最后一节中，让我们按州来做一些分类汇总（subtotal）。在Excel中，我们会用subtotal工具来完成。输出如下：在pandas中创建分类汇总，是使用groupby来完成的。df_sub=df_final[["abbrev","Jan","Feb","Mar","total"]].groupby('abbrev').sum()df_sub然后，我们想要通过对dataframe中所有的值使用applymap来把数据单位格式化为货币。defmoney(x):return"${:,.0f}".format(x)formatted_df=df_sub.applymap(money)formatted_df格式化看上去进行的很顺利，现在我们可以像之前那样获取总和了。sum_row=df_sub[["Jan","Feb","Mar","total"]].sum()sum_:int64把值变换为列然后进行格式化。df_sub_sum=pd.DataFrame(data=sum_row).Tdf_sub_sum=df_sub_sum.applymap(money)df_sub_sum最后，把总和添加到DataFrame中。final_table=formatted_df.append(df_sub_sum)final_table你可以注意到总和行的索引号是‘0'。我们想要使用rename来重命名它。final_table=final_table.rename(index={0:"Total"})final_table结论到目前为止，大部分人都已经知道使用pandas可以对数据做很多复杂的操作——就如同Excel一样。因为我一直在学习pandas，但我发现我还是会尝试记忆我是如何在Excel中完成这些操作的而不是在pandas中。我意识到把它俩作对比似乎不是很公平——它们是完全不同的工具。但是，我希望能接触到哪些了解Excel并且想要学习一些可以满足分析他们数据需求的其他替代工具的那些人。我希望这些例子可以帮助到其他人，让他们有信心认为他们可以使用pandas来替换他们零碎复杂的Excel，进行数据操作。