可以使用`xlwt`库的`easyxf`方法来设置单元格的格式，将数值格式设置为数字格式。
可以直接成成python3，就不用烦这些编码问题了。
源数据为unicode编码，则直接使用encode（gbk）即可转换编码；str = u我爱中国共产党 # unicode编码的字符串 des_str = str.encode（gbk） #转换为gbk编码 源数据不是unicode编码，那么必须先使用decode函数解码为unicode编码，在按照第一种情况转换为gbk编码。
这个是因为编码问题，xls默认应该是gbk或者gb2312如果你把utf8编码的中文写进去就会是乱码。
isin（）函数用于查找特定值的记录，如print（df[语文].isin（[84，91]）。29 数据分区 cut（）函数用于根据指定区间对数据进行分组，如grade = pd.cut（df.语文，bins，right=False，labels=lab），然后添加新的列表示等级。
Frame对象表示执行帧，表示程序运行时函数调用栈中的某一帧。想要获得某个函数相关的栈帧，则必须在调用这个函数且这个函数尚未返回时获取。可以使用sys模块的_getframe（）函数、或inspect模块的currentframe（）函数获取当前栈帧。f_back： 调用栈的前一帧。f_code： 栈帧对应的code对象。
从纯文本格式文件 “file_in”中读取数据，格式如下：需要输出成“file_out”，格式如下：数据的原格式是“类别：内容”，以空行“\n”为分条目，转换后变成一个条目一行，按照类别顺序依次写出内容。建议读取后，使用pandas，把数据建立称DataFrame的表格。这样方便以后处理数据。
可以对列进行运算，使用apply方法即可。具体分析如下：前提：加载numpy，pandas和Series，DataFrame，生成一个3乘3的DataFrame，命名为frame，用frame的第二列生成Series，命名为series1。加法运算，frame.add（series1，axis=0）。减法运算：sub分别尝试不填充和填充，对比效果。
1、导入os库用于文件路径定位，导入xlwings库用于Excel文件操作。定义文件路径，查找文件列表，并创建Excel程序实例。在循环中，逐个打开报表文件，定位到A2以下的数据区域，修改字体为宋体、大小为11，并写入数据。最后，保存并关闭文件，退出Excel程序。通过代码运行，您会观察到数据格式的统一效果。
2、首先，我们需要导入xlwings库并指定要操作的文件位置。通过os库查找文件列表，然后使用xlwings创建Excel程序实例来操作文件。接下来，我们将实现一系列代码，对标题、表头以及数据行进行格式调整。具体操作如下： 设定标题文字样式，包括字体、大小和颜色，同时输入标题内容。
3、以python操作excel为例，使用xlwings生成自动化图表。
4、excel中想实现使用Python代替VBA的具体步骤如下：在python官网，下载安装文件，使用7版本。使用pip安装xlwings。pip是python自带自动安装软件，打开命令行，输入：pip install xlwings，会自动检查当前机器是否具备相关环境，然后自动去下载安装相关软件。在命令行输入python，进入python编程环境。
1、npy是男朋友或女朋友的意思。因为男朋友和女朋友的拼音缩写就是“npy”所以在网络上使用的时候，可以代表男朋友或者女朋友的意思。如今很多网络缩写词非常流行，很多比较复杂的词语都可以用简单的几个英文缩写来表示。随着互联网时代的飞速发展，词语的传播速度变得更快更广。
2、npy，泛指配偶，是男朋友或女朋友的拼音缩写。饭圈用语，是首字母构词法的典型案例。（解释npy到底是男朋友还是女朋友）一个女孩跟你说npy，可能是在表达：男朋友 即，男朋友三个字的首写拼音字母。一个男孩跟你说npy，可能是在表达：女朋友 即，女朋友三个字的首写拼音字母。
3、NPY是一个36个氨基酸的肽，广泛分布于中枢和外周神经系统。许多证据表明NPY在体重调节中起到重要的作用，NPY最主要的作用是增加食物的摄入，降低饱食动物的产热效应。
4、npy是男朋友或女朋友的拼音缩写。表达某个人是他或她的男女朋友。网络语言是指从网络中产生或应用于网络交流的一种语言，包括中英文字母、标点、符号、拼音、图标（图片）和文字等多种组合。
5、npy的意思是男朋友或女朋友。npy是一个网络流行语言，它是男朋友或女朋友的汉语拼音首写字母组成的缩略语。网络交流中，如果一个男孩说某某是我的npy，它指的就是女朋友；相反，如果一个女孩说npy，它就指男朋友。
接着，数据处理包括从TXT文件中提取所需数据并写入Excel。通过这样的批量操作，可以将数据整理得更为有序和易于分析。最终目标不仅是处理TXT数据，还可以扩展到批量处理Excel文件，如将单个TXT转换为Excel，或者在指定文件夹内进行批量转换，进一步提升数据处理效率。
首先，确保你手头有若干txt文件，比如datatxt、datatxt和datatxt，它们需要有相同的结构。Python的Pandas库是数据处理的强大工具，对于txt文件的合并和Excel文件的生成尤为便捷。使用Pandas，你可以借助pd.concat（）函数，无论数据结构如何，都能灵活地整合各个txt文件的内容。
在网站爬虫获取的大量网页数据中，可以先进行分块，降低存储和分析的复杂度。总的来说，这个Python脚本是解决大型txt文本文件处理问题的得力助手，极大地提高了处理效率和便利性。只需将其应用到具体场景中，即可实现文件的高效管理与分析。
a）.write（lines[0]+lines[-1]） #save deleted info os.remove（filename） #delete old file #接下里批量处理oldfiles=os.listdir（.）for i in oldfiles： if i！=a.txt： change_rename（i）把这段代码保存下来，放到你txt文件所在的目录，运行之。
