我在使用csv / numpy / openpyxl时遇到了一些问题，问题是我有一个.dat文件，
a,a,a,a
b,b,b,b
c,c,c,c
我想将dat文件的每一行放入每个excel的一列中，这意味着
Excel文件：
a b c
a b c
a b c
到目前为止，这是我要做的：
import csv
import openpyxl
import numpy as np
wb = openpyxl.Workbook()
ws = wb.active
with open('Shari10.dat') as f:
dat_reader = csv.reader(f, delimiter = ",")
for header in csv.reader(f):
break
for dat_line in f:
line = dat_line.split(",")
data = np.vstack(line[1:8])
for row in data:
ws.append(row)
print(row)
#wb.save("coffee.xlsx")
这是错误：
---------------------------------------------------------------------------
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-17-a07e6ac6842f> in <module>
20 print(data)
21 for row in data:
---> 22 ws.append(row)
23 #wb.save("coffee.xlsx")
~\AppData\Local\Continuum\anaconda3\lib\site-packages\openpyxl\worksheet\worksheet.py in append(self, iterable)
665
666 else:
--> 667 self._invalid_row(iterable)
668
669 self._current_row = row_idx
~\AppData\Local\Continuum\anaconda3\lib\site-packages\openpyxl\worksheet\worksheet.py in _invalid_row(self, iterable)
792 def _invalid_row(self, iterable):
793 raise TypeError('Value must be a list, tuple, range or generator, or a dict. Supplied value is {0}'.format(
--> 794 type(iterable))
795 )
796
TypeError: Value must be a list, tuple, range or generator, or a dict. Supplied value is <class 'str'>
作为参考，我正在尝试这样做：
data = [
['A', 100, 1.0],
['B', 200, 2.0],
['C', 300, 3.0],
['D', 400, 4.0],
]
for row in data:
ws.append(row)
同时，我刚刚开始学习python，因此请原谅我凌乱的代码结构，至于语法，我正尝试尽可能准确地编写而不是缩短代码。
看起来您遇到一些numpy数组不在列表中的问题。您可以tolist()通过更改numpy的方法来解决此问题
for row in data:
ws.append(row)
print(row)
对此
for row in data:
ws.append(row.tolist())
print(row.tolist())
仅更改这些行将使代码成功运行，但不能提供所需的输出。使用输入文件运行代码
a,a,a,a
b,b,b,b
c,c,c,c
会生成一个如下所示的电子表格，因为您是将每个行数组转换为列数组，然后将各列彼此堆叠（ws.append将行添加到工作表的底部）
b
b
b
b\n
c
c
c
c\n
如果要转置整个csv（包括标头），则使用numpy的transpose方法可以做到这一点。此方法将为您交换整个数组，然后您可以遍历每一行以将每行写入工作表。这将简化您阅读csv文件的方式，如下所示。请记住，transpose仅适用于正方形数组，因此我添加了一些代码来对所有锯齿状数组进行平方。
import openpyxl
import numpy as np
# Create
wb = openpyxl.Workbook()
ws = wb.active
with open('input.dat') as f:
# Read in all the data
data = list(csv.reader(f))
## If your CSV isn't square, you need to square it first
# Get longest row in array
longest = len(max(data, key=len))
# Pad every row to longest row length
for row in data:
row.extend( (longest - len(row))*[''])
## Once data is square, continue as normal
# Transpose the array
data = np.transpose(data)
# Write all rows to worksheet
for row in data:
ws.append(row.tolist())
# Save worksheet
wb.save('test.xlsx')
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