在Python中,你可以使用多个库来读取Excel文件中的指定列数据。最常用的库包括pandas和openpyxl。以下是使用这两个库来读取Excel文件中指定列数据的步骤和示例代码。 使用pandas 库 导入必要的库: python import pandas as pd 读取Excel文件: python df = pd.read_excel('your_file.xlsx') 选择并提取指定的...
其中,iloc函数用于根据索引位置来获取数据。[:, 0]表示提取所有行的第一列数据。 5. 完整代码示例 下面是读取Excel文件一列的完整代码示例: importpandasaspd# 指定Excel文件路径excel_file="data.xlsx"# 读取Excel文件df=pd.read_excel(excel_file)# 提取指定列的数据column_data=df.iloc[:,0]print(column_da...
读取Excel文件 首先,我们需要导入openpyxl库,然后使用load_workbook函数来加载Excel文件: fromopenpyxlimportload_workbook# 加载Excel文件workbook=load_workbook('data.xlsx') 1. 2. 3. 4. 接下来,我们可以使用active属性来获取当前活动的工作表,然后使用cell方法来读取某一行某一列的数据: # 获取当前活动的工作表s...
"""根据条件查询某行数据"""importpandasaspd #导入pandas库 excel_file='./try.xlsx'#导入文件 data=pd.read_excel(excel_file)#读入数据print(data.loc[data['部门']=='A',['姓名','工资']])#部门为A,打印姓名和工资print(data.loc[data['工资']<3000,['姓名','工资']])#查找工资小于3000的人...
今天有一位同学给了我一个excel文件,要求读取某些行,某些列,然后我试着做了一个demo,这里分享出来,希望能帮到大家: 首先安装xlrd: pip3installxlrd 1. 然后上代码: importnumpyasnp importxlrd data=xlrd.open_workbook('LifeTable_16.xlsx') table=data.sheets()[0] ...
步骤1:读取Excel表格 importpandasaspd# 读取Excel表格df=pd.read_excel('your_excel_file.xlsx') 1. 2. 3. 4. 这段代码使用pandas库的read_excel函数来读取指定的Excel文件,并将其保存在名为df的DataFrame对象中。 步骤2:提取指定列数据 # 提取指定列数据column_data=df['your_column_name'] ...
在日常的数据处理和分析中,我们经常需要处理包含时间数据的excel文件。Python提供了许多库来读取和处理excel文件,其中最常用的是pandas库。本文将介绍如何使用pandas库来读取xlsx文件中的某一列时间数据,并进行筛选。 安装依赖库 首先,我们需要安装pandas库和其所依赖的openpyxl库。可以使用以下命令来安装: ...
当使用pd.read_excel读取Excel文件时,可以通过sheet_name参数指定要读取的sheet名称或索引。读取多个sheet的数据可以使用循环来实现。然后,可以使用pd.concat函数将多个DataFrame对象拼接在一起。最后,可以使用notnull函数筛选出某列不为空的数据。以下是一个示例代码: ...
怎样用python,读取excel中的一列数据 utf-8') as f:address=[]n=0 for x in f.readlines():n+=1 if '某' in x:address.append('{}行{}列'.format(n,x.index('某')+1))print(address) with open(filename) as f:keyword = ['abc','ddp',]for line in f:for key in keyword:if key...
当使用pd.read_excel读取Excel文件时,可以通过sheet_name参数指定要读取的sheet名称或索引。读取多个sheet的数据可以使用循环来实现。然后,可以使用pd.concat函数将多个DataFrame对象拼接在一起。最后,可以使用notnull函数筛选出某列不为空的数据。以下是一个示例代码: ...