import pandas as pd import csv,sys,time,os def excel_one_line_to_list(file,m=1): df=pd.read_excel(file,usecols=[1],names=None)#读取项目名称不要列名 #n=df.shape[0]#[0]总行数,[1]总列数 df_li=df.values.tolist() result=[] for s_li in df_li: result.append(s_li[0]) ...
读取Excel文件后,我们可以对DataFrame对象进行各种数据处理和分析操作。例如,可以使用以下代码获取Excel文件中的所有列名: 代码语言:txt 复制 # 获取列名 columns = df.columns.tolist() 如果需要获取Excel文件中的某一列数据,可以使用以下代码: 代码语言:txt ...
pip install pandas 接下来,我们可以使用以下代码来读取Excel文件: import pandas as pd # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('文件路径.xlsx') #将DataFrame转换为list类型 data_list = df.values.tolist() 现在,我们成功将Excel文件内容读取到了一个名为data_list的list中。接下来,我们可以使用列表切片操作来...
(左侧是index,右侧一般是value值) # 我们要将Series结构类型转化成列表,只需用tolist()方法 name = col_counts.index.tolist() print(name) counts_list = col_counts.tolist() print(counts_list) pandas操作Excel的方法还有很多,不可能在这里把所有都罗列出来,但是上面的都是很常用的,当遇到不会的时,要学...
df_1 = list(pd.read_excel(file_name, nrows=1)) # 读取 excel 第一行数据并放进列表 # excel 第一行数据返回列表 print(file_name) print(type(df_1)) print(df_1) # 根据第一行列名获取每个文件中需要列的列索引,返回索引数值 suo_yin_1 = df_1.index(“Billing Country”) ...
import pandas as pddata = pd.read_excel("汇总.xlsx", sheet_name='明细')data 1. 对于B区的数据如何写入呢? 筛选出准备写入B区的数据 df = data[data["所属区"] == "B区"]df 1. df = df.iloc[:, 1:]df.values.tolist() 1.
Python 操作Excel操作总结,包括Series和Data Frame的互转、使用pandas读取Excel表格、python读取多个数据表、python合并多个工作表以及写入Excel文件 pandas是一款基于NumPy的数据分析工具。它提供了大量的能使我们快捷处理数据的方法。 image.png 常用数据类型 Series:一维数组,与NumPy中的一维数组相似,和Python自身的list也...
import pandas as pd import numpy as np path = '产业布局-企业.xlsx' # 详情页链接 title = pd.read_excel(path, usecols=[2]) title_arr = np.asarray(title.stack()) # Dataframe类型堆叠变成Series类型再转成numpy数组 title_list = title_arr.tolist() ...
cols=df.columns[1:].tolist() 首先需要读取原数据的字段(第一个字段是班级,因此通过切片 1: 从第2个字段开始)。 cols.append(cols.pop(0)) 把[汇总]移到列表的最后。 pv_df=pv_df[cols] 把透视表的字段调整为我们需要的顺序。 pv_df.reset_index(inplace=True) 是为了把[班级]从 index 移动回来作...
data['行政区'].unique().tolist() ['东城区', '西城区', '朝阳区', '海淀区', '丰台区', '石景山', '通州区', '昌平区', '大兴区', '亦庄开发区', '顺义区', '房山区', '门头沟区', '平谷区', '怀柔区', '密云区', '延庆'] ...