5. 返回或输出最终的数据列表 如上所示,最终的数据列表已经存储在data_list(或data_list_cleaned,如果你进行了数据清洗)变量中。你可以根据需要将这个列表返回给函数调用者,或者将其写入文件、发送到数据库等。 以上步骤和代码片段展示了如何使用pandas库将Excel文件转换为数据列表,并对数据进行基本的清洗处理。
在循环中,我们将每一行的数据添加到列表中。 data_list.append(row) 1. 结果输出 最后,让我们将结果输出,以便查看转换后的数据。 print(data_list) 1. 完整代码 下面是完整的代码示例: importopenpyxl file_path="path/to/your/excel/file.xlsx"workbook=openpyxl.load_workbook(file_path)worksheet=workbook["S...
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...
首先,我们需要导入openpyxl库: importopenpyxl 1. 接下来,我们可以使用load_workbook()函数来加载Excel文件: workbook=openpyxl.load_workbook('example.xlsx') 1. 在这个例子中,我们假设Excel文件名为example.xlsx。你可以根据自己的实际情况修改文件名。 获取工作表 一旦我们加载了Excel文件,我们可以使用workbook对象来...
1.xlsx的内容,Python实现excel转成列表 fromopenpyxlimportload_workbook#实现excel转成二维列表defexcel_to_lists(filename,sheetname):wb=load_workbook(filename)ws=wb[sheetname]# 读取数据,比如把excel中的一个table按行读取出来,存入一个二维的listtotal_list=[]forrowinws.rows:row_list=[]forcellinrow:ro...
python_execel表格数据转化为列表list from pyecharts import options as optsfrom pyecharts.charts import Geofrom pyecharts.globals import ChartType, SymbolType# 导入数据# 湖北地区新增数据 data_num = pandas.read_excel('C:/data/zhiyuan.xlsx',sheet_name='湖北确诊人数')print(type(data_num))# 将...
defread_excel():workbook=openpyxl.load_workbook("./data/test.xlsx")# 第二步选取表单,注意Sheet是大写的Ssheet=workbook['Sheet1']# 按行获取数据转换成列表# 先定义一个总的列表所有的行先放在列表中rows_data=list(sheet.rows)# 获取表单的表头信息(第一行),也就是列表的第一个元素titles=[]all_row...
Python 读取Excel文件中列数据到list列表的几种方法 本文主要介绍Python中,读取Excel文件中列数据到Python中的list列表的几种方法(pandas、openpyxl、xlwings),以及相关的示例代码。 原文地址:Python 读取Excel文件中列数据到list列表的几种方法
一、先用xlrd读取Excel数据到list列表中(存入列表中的数据如下图所示) import xlrdasxd #导入需要的包 import xlwt data=xd.open_workbook (r'C:\python测试文件\我的三国啊.xlsx') #打开excel表所在路径 sheet= data.sheet_by_name('Sheet1') #读取数据,以excel表名来打开 ...
使用pandas读取Excel表格,并将一行数据转为列表。 示例代码 importpandasaspd# 读取Excel表格df=pd.read_excel('data.xlsx')# 提取第一行数据并转为列表row_data=df.iloc[0].values.tolist()print(row_data) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8.