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我正在使用pandas库读取.xlxs文件并提取 .xlxs 文件。现在我正在尝试创建一个扩展名为.ods的文件，并使用pyexcel_ods库将其写入其中。这是我的代码：-dataframedataframe

import pandas as pd
from pyexcel_ods import save_data
from collections import OrderedDict

self.current_df = pd.read_excel('filename')
data = OrderedDict()
data.update(df)
save_data("as.ods", data)

它正在抛出错误

{TypeError}'int' 对象不可迭代

随意询问更多代码。

注意：--我使用的是 Python 3。

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3 回答 3

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请注意，在最新版本的 Pandas（当前为 1.1）中，已在pd.ExcelWriter()和pd.read_excel()等函数中实现了对 ODS 格式的支持。您只需要指定合适的引擎“odf”即可使用 OpenDocument 文件格式（.odf、.ods、.odt）

于 2020-08-02T22:25:40.010 回答
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Soham 试试这个，我认为你的解决方案的问题是save_datapy_ods 的函数没有以它需要的格式获取数据。

解释在评论中。

# coding: utf-8

import pandas as pd
from pyexcel_ods import save_data
from collections import OrderedDict

def save_ods_from_excel(excel_file, target_ods_file):
    # First read into dataframe
    df = pd.read_excel(excel_file)
    # Change everything to string since we're just writing
    df = df.astype(str)
    # Initiliaze data to be written as an empty list, as pyods needs a list to write
    whole_data_list = []
    # Initiliaze the empty dict() for the data
    d = OrderedDict()
    # Write the columns first to be the first entries 
    whole_data_list.append(list(df.columns))
    # loop through data frame and update the data list
    for index, row in df.iterrows():
        whole_data_list.append(list(row.values))
    # Populate dict() with updated data list
    d.update({"Moved sheet": whole_data_list})
    # Finally call save_data() from pyods to store the ods file
    save_data(target_ods_file, d)

用来自微软的数据尝试了上述方法

>>> save_ods_from_excel('/Users/gkm/Downloads/Financial Sample.xlsx', '/tmp/sample-financial.ods')

更多信息pyexcel ods 文档

于 2019-11-19T07:55:34.277 回答
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尝试这个：

from collections import OrderedDict
from pyexcel_ods import get_data 

current_df = pd.read_excel('array.xlsx')
data = OrderedDict()
data.update({ "Sheet_1": current_df.to_numpy().tolist() })
save_data("as.ods", data)

data = get_data("as.ods") 
data
#OrderedDict([('Sheet_1',
#             [['b', 121], ['c', 98], ['d', 9], ['e', 100], ['f', 45]])])
于 2019-11-19T06:36:10.153 回答