from office365.runtime.auth.authentication_context import AuthenticationContext from office365.sharepoint.client_context import ClientContext # SharePoint站点配置 site_url = "https://renesasgroup.sharepoint.com/sites/msteams_cd20b2" doc_library = "Documents" target_folder = "General" # 认证信息 username = "[email protected]" password = "RSB$(zyg707)" def list_general_simple(): """ 简单列出General文件夹内容 """ try: ctx_auth = AuthenticationContext(site_url) if ctx_auth.acquire_token_for_user(username, password): ctx = ClientContext(site_url, ctx_auth) # 获取General文件夹 general_folder = ctx.web.lists.get_by_title(doc_library).root_folder.folders.get_by_url(target_folder).folders.get_by_url('制技部重点课题-周进度管理') ctx.load(general_folder) ctx.execute_query() print(f"General文件夹内容:") print("=" * 50) # 文件 files = general_folder.files ctx.load(files) ctx.execute_query() print("\n文件:") for file in files: print(f" 📄 {file.properties['Name']}") # 文件夹 folders = general_folder.folders ctx.load(folders) ctx.execute_query() print("\n文件夹:") for folder in folders: print(f" 📁 {folder.properties['Name']}/") return True except Exception as e: print(f"错误: {str(e)}") return False # 运行 if __name__ == "__main__": list_general_simple() 制技部周别业务管理表827.xlsx 文件就在最后这个文件夹中,如何获取为dataframe

时间: 2025-09-07 13:47:12 AIGC 浏览: 11
在从 SharePoint 文件夹中读取 Excel 文件并将其转换为 Pandas DataFrame 的过程中,可以借助 `office365-python-client` 库与 SharePoint 进行交互,并使用 `pandas` 读取 Excel 数据。以下是详细步骤和代码示例。 ### 从 SharePoint 读取 Excel 文件并转换为 Pandas DataFrame #### 1. 安装必要的库 确保以下 Python 库已安装: - `office365-python-client`:用于与 SharePoint 交互 - `pandas`:用于数据处理 - `openpyxl`:用于读取 `.xlsx` 文件 ```bash pip install office365-python-client pandas openpyxl ``` #### 2. 认证并连接到 SharePoint 使用用户名和密码或 OAuth 进行认证,并连接到 SharePoint 站点。以下示例使用用户名和密码进行认证: ```python from office365.runtime.auth.authentication_context import AuthenticationContext from office365.sharepoint.client_context import ClientContext import io import pandas as pd # SharePoint 站点信息 site_url = "https://your-sharepoint-site-url" username = "your-username" password = "your-password" # 创建认证上下文 ctx_auth = AuthenticationContext(site_url) if ctx_auth.acquire_token_for_user(username, password): ctx = ClientContext(site_url, ctx_auth) web = ctx.web ctx.load(web) ctx.execute_query() print("Authentication successful - Connected to SharePoint site: {0}".format(web.properties['Title'])) else: print("Authentication failed") ``` #### 3. 下载 SharePoint 中的 Excel 文件 通过文件路径获取文件内容,并将其作为二进制流读取: ```python file_url = "/sites/your-site/Shared Documents/your-file.xlsx" # 获取文件内容 file = ctx.web.get_file_by_server_relative_url(file_url) file_content = file.get_content().execute_query() # 将文件内容转换为 BytesIO 对象 file_stream = io.BytesIO(file_content.value) ``` #### 4. 使用 Pandas 读取 Excel 数据 使用 `pandas.read_excel()` 函数从内存中的文件流加载数据: ```python # 使用 Pandas 读取 Excel 数据 df = pd.read_excel(file_stream) # 显示前几行数据 print(df.head()) ``` ### 完整代码示例 ```python from office365.runtime.auth.authentication_context import AuthenticationContext from office365.sharepoint.client_context import ClientContext import io import pandas as pd # SharePoint 站点信息 site_url = "https://your-sharepoint-site-url" username = "your-username" password = "your-password" file_url = "/sites/your-site/Shared Documents/your-file.xlsx" # 创建认证上下文 ctx_auth = AuthenticationContext(site_url) if ctx_auth.acquire_token_for_user(username, password): ctx = ClientContext(site_url, ctx_auth) web = ctx.web ctx.load(web) ctx.execute_query() print("Authentication successful - Connected to SharePoint site: {0}".format(web.properties['Title'])) # 获取文件内容 file = ctx.web.get_file_by_server_relative_url(file_url) file_content = file.get_content().execute_query() # 将文件内容转换为 BytesIO 对象 file_stream = io.BytesIO(file_content.value) # 使用 Pandas 读取 Excel 数据 df = pd.read_excel(file_stream) # 显示前几行数据 print(df.head()) else: print("Authentication failed") ``` ---
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标题基于图像识别的智能垃圾分类系统设计与实现AI更换标题第1章引言阐述智能垃圾分类系统研究背景、意义、国内外现状及论文方法创新点。1.1研究背景与意义说明垃圾分类现状及图像识别技术应用的必要性。1.2国内外研究现状综述国内外图像识别在垃圾分类领域的研究进展。1.3研究方法及创新点介绍系统设计方法及与现有研究的区别与创新。第2章相关理论总结图像识别与垃圾分类相关的理论基础。2.1图像识别技术基础概述图像识别基本原理及关键技术。2.2垃圾分类标准与理论介绍国内外垃圾分类标准及分类理论依据。2.3深度学习在图像识别中的应用阐述深度学习模型在图像识别中的优势及应用案例。第3章系统设计详细描述智能垃圾分类系统的整体架构与模块设计。3.1系统总体架构设计给出系统的输入输出、处理流程及模块划分。3.2图像采集与预处理模块设计说明图像采集方式及预处理步骤,如去噪、增强等。3.3图像识别与分类模块设计介绍深度学习模型的选择、训练及优化过程。3.4用户交互与反馈模块设计阐述用户如何操作系统及系统反馈机制。第4章系统实现介绍系统开发环境、工具及具体实现过程。4.1开发环境与工具选择说明系统开发所需的硬件、软件环境及开发工具。4.2系统编码与实现详细描述系统各模块的编码实现过程。4.3系统测试与优化介绍系统测试方法、测试用例及优化策略。第5章研究结果呈现系统实验分析结果,包括性能评估与对比分析。5.1系统性能评估指标给出评估系统性能的指标,如准确率、召回率等。5.2实验结果与分析通过图表、文本解释实验结果,分析系统性能。5.3对比方法分析与其他垃圾分类方法进行对比,突出系统优势。第6章结论与展望总结研究成果,并展望未来研究方向。6.1研究结论概括系统设计实现的主要成果及创新点。6.2未来展望指出系统存在的不足及未来改进方向。

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