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...
pipinstallpandas openpyxl 1. 读取Excel数据 假设我们有一个名为data.xlsx的Excel文件,其中包含了一些数据。我们的目标是读取这些数据并将其保存为列表。 代码示例 importpandasaspd# 读取Excel文件df=pd.read_excel('data.xlsx')# 将数据保存为列表data_list=df.values.tolist()# 打印结果print(data_list) 1. ...
导入 import pandas as pd 1. 若使用的是Anaconda集成包则可直接使用,否则可能需要下载:pip install pandas 读取表格并得到表格行列信息 df=pd.read_excel('test.xlsx') height,width = df.shape print(height,width,type(df)) 1. 2. 3. 表格如下: 得到如下输出,为一个4行5列的数据块,为DataFrame格式: ...
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]) ...
可以使用Python中的pandas库来读取Excel文件,并将每一行转换为一个列表。 以下是使用pandas库将Excel文件中的每一行读取为列表的示例代码: import pandas as pd # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('filename.xlsx') # 获取所有行数据 data = df.values.tolist() ...
df.to_excel("./qq_5201351_05.xlsx",index=False) 注意:最后两行,pandas写入到excel,还里得需要先安装有openpyxl,才能正常的执行下去 修改后,格式相对就比较完美了,效果如下: 尊重别人的劳动成果 转载请务必注明出处:https://www.cnblogs.com/5201351/p/15583207.html...
worksheet.cell(i+1, 1, list1[i]) excel_file.save('result.xlsx') 这个方法是常规写法,思路也很直接,不过效果可能没有下面这个方法高效。下面这个方法是Pandas助阵,代码如下: import pandas as pd list1 = ['麦当', 'dcpeng', '月神', '王子', '冯诚', '亮哥']df= pd.DataFrame(list1) ...
import pandas as pd 读取Excel文件: 使用pandas的read_excel函数读取Excel文件。这个函数返回一个DataFrame对象,它类似于一个表格,其中包含了Excel文件中的数据。 python df = pd.read_excel('文件路径.xlsx') 请将'文件路径.xlsx'替换为你的Excel文件的实际路径。 将DataFrame转换为list格式: 使用DataFrame的val...
import pandas as pd # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('example.xlsx') # 选择要读取的列,例如 'Column_Name' column_data = df['Column_Name'].tolist() # 打印转换后的列表 print(column_data) 在这个例子中,example.xlsx是Excel文件的名称,Column_Name是你要读取的列的名称。tolist()方法将DataF...
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,要学会查看官网 官网链接:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html ...