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PyQt Python Discussion :

pd.read_excel et cx_freeze


Sujet :

PyQt Python

Vue hybride

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  1. #1
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    Par défaut pd.read_excel et cx_freeze
    Bonjour,
    j'utilise une ihm pyqt5 utilisant diverses bibliothèques (pandas, matplotlib, numpy etc) que je rend executable via cx_freeze (jusque là pas de souci!).
    je viens de faire une petite modification dans mon programme en utilisant la ligne de code suivante (import pandas as pd):

    Code : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
    df_capa = pd.read_excel("Parametres\capas.xls", sheet_name="2022")
    cette ligne passe sans problème lorsque je lance le programme depuis spyder...
    par contre, c'est cette ligne qui bloque une fois l'executable réalisé par cx_freeze.
    niveau setup, pandas est bien importé puisque toute les autres fonctions de pandas fonctionnent correctement...
    peut être que le read_excel doit faire l'objet d'un import particulier dans le setup? (j'ai essayé de l'inclure dans package mais ça passe pas).

    avez vous une idée sur comment résoudre ce problème?
    (j'ai essayé de passer en chemin absolu, ça n'a rien changé...)

    merci

  2. #2
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    Par défaut
    Bonjour,
    j'ai finalement bricolé une alternative à pd.read_excel...
    bon ça tourne (il me fallait extraire une partie seulement du fichier donc je me prend deux boucles...) mais ça tourne.
    qu'en pensez vous?
    merci

    Code : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
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    import xlrd
    import pandas as pd
     
    file = "Parametres\capas.xls"
    workbook = xlrd.open_workbook(file)
    worksheet = workbook.sheet_by_name("2022")
    num_rows = worksheet.nrows
     
    df_capa = pd.DataFrame(columns=["col1","Col2","Col3","Col4"])
     
    for i in range(0, num_rows, 1):
        if worksheet.cell_value(i, 0) == "valeur_specifique":
            index_start = i + 1
            break
    for j in range(index_start, num_rows, 1):
            df_capa.loc[len(df_capa)] = [worksheet.cell_value(j, 0), worksheet.cell_value(j, 1), worksheet.cell_value(j, 2), worksheet.cell_value(j, 3)]
    print(df_capa)

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