如何使用Python读取.xlsx指定行列

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引言

本文以Python3.9.1读取data.xlsx中包含的西瓜数据集3.0数据为例,数据集如下:

编号 色泽 根蒂 敲声 纹理 脐部 触感 密度 含糖率 好瓜 1 青绿 蜷缩 浊响 清晰 凹陷 硬滑 0.697 0.46 是 2 乌黑 蜷缩 沉闷 清晰 凹陷 硬滑 0.774 0.376 是 3 乌黑 蜷缩 浊响 清晰 凹陷 硬滑 0.634 0.264 是 4 青绿 蜷缩 沉闷 清晰 凹陷 硬滑 0.608 0.318 是 5 浅白 蜷缩 浊响 清晰 凹陷 硬滑 0.556 0.215 是 6 青绿 稍蜷 浊响 清晰 稍凹 软粘 0.403 0.237 是 7 乌黑 稍蜷 浊响 稍糊 稍凹 软粘 0.481 0.149 是 8 乌黑 稍蜷 浊响 清晰 稍凹 硬滑 0.437 0.211 是 9 乌黑 稍蜷 沉闷 稍糊 稍凹 硬滑 0.666 0.091 否 10 青绿 硬挺 清脆 清晰 平坦 软粘 0.243 0.267 否 11 浅白 硬挺 清脆 模糊 平坦 硬滑 0.245 0.057 否 12 浅白 蜷缩 浊响 模糊 平坦 软粘 0.343 0.099 否 13 青绿 稍蜷 浊响 稍糊 凹陷 硬滑 0.639 0.161 否 14 浅白 稍蜷 沉闷 稍糊 凹陷 硬滑 0.657 0.198 否 15 乌黑 稍蜷 浊响 清晰 稍凹 软粘 0.36 0.37 否 16 浅白 蜷缩 浊响 模糊 平坦 硬滑 0.593 0.042 否 17 青绿 蜷缩 沉闷 稍糊 稍凹 硬滑 0.719 0.103 否

代码段:

一、读取工作表内容(.xlsx转化为DataFrame)

导入pandas库,读取工作表数据

import pandas as pd
df = pd.read_excel(r'E:\Aownplan\data.xlsx')#默认读取工作簿中第一个工作表,默认第一行为表头

备注:r是为了读取文件路径中\字符,防止转义。

此处利用pandas库的 read_excel 函数读取文件,获取到的函数返回值类型为DataFrame,后续所有的操作均是基于DataFrame的数据操作方法进行。

二、获取指定行指定列数据(DataFrame转化为numpy.ndarray)

获取整个工作表数据

data=df.values#获取整个工作表数据
print("读取整个工作表的数据:\n{0}".format(data))

获取某一行数据

data=df.iloc[0].values#0表示第一行,不包含表头
print("读取指定行的数据:\n{0}".format(data))

获取多行数据

data=df.head().values#head()默认读取前5行数据(不包含表头)
print("获取工作表前5行数据:\n{0}".format(data))

data=df.iloc[[1,2]].values#读取指定多行,在iloc[]里面嵌套列表指定行数
print("读取指定多行的数据:\n{0}".format(data))

data=df.sample(3).values#读取df中随机3行数据(3个样本)
print("获取随机多行数据:\n{0}".format(data))

获取指定单元格数据

data=df.iloc[1,2]#读取索引为[1, 2]的值,这里不需要嵌套列表
print("读取指定某行某列(单元格)的数据:\n{0}".format(data))

获取指定列数据

print("输出值\n",df['含糖率'].values)

获取指定多列数据

data=df.loc[:,['敲声','纹理']].values#读所有行的敲声以及纹理列的值,这里需要嵌套列表
print("读取指定列的数据:\n{0}".format(data))

获取指定多行多列数据

data=df.loc[[1,2],['密度','含糖率']].values#读取第一行第二行的密度以及含糖率列的值,这里需要嵌套列表
print("读取指定多行多列的数据:\n{0}".format(data))

获取行号和列标题

print("输出行号列表",df.index.values)
print("输出列标题",df.columns.values)

三、数据处理(numpy.ndarray转化为list/set/dict)

(1) 转化为列表list

以上通过.values方法获取到的data值,均为二维值数组(numpy.ndarray)类型,在使用时如果需要转换为列表类型,可使用.tolist()方法,如:

data=df.values.tolist()

此时的输出为:

此时的data为list类型,其中每一行数据均为一个列表,多个列表合并为一个二维列表,此时要获取指定行(m)的数据,使用 data[m],获取指定单元格数据,使用data[m][n]。

(2) 转化为集合set

在分析时,若想获取某一列的数据集合,则可以先提取该列数据,然后使用set()函数将其转化为集合即可,如当前为获取敲声的类型,进行如下操作:

data=df['敲声'].values
print(set(data))

此时的输出:

{'清脆', '浊响', '沉闷'}

获取除编号,密度,含糖率外所有列的集合:

titles = df.columns.values
for title in titles:
    if title != '编号' and title != '密度' and title != '含糖率':
        key = df[title].values
        values = set(key)
        print(title,':',values)

输出:

色泽 : {'乌黑', '青绿', '浅白'}根蒂 : {'蜷缩', '稍蜷', '硬挺'}敲声 : {'清脆', '浊响', '沉闷'}纹理 : {'清晰', '稍糊', '模糊'}脐部 : {'平坦', '稍凹', '凹陷'}触感 : {'硬滑', '软粘'}好瓜 : {'是', '否'}

(3) 转化为字典dict

如果需要读取某一行的数据为字典,可进行如下操作:

data=df.iloc[0].values#获取某行数据
title=df.columns.values#获取列标题
a=zip(title,data)#将其压缩为一个元组
print(dict(a))#转化为字典

输出:

{'编号': 1, '色泽': '青绿', '根蒂': '蜷缩', '敲声': '浊响', '纹理': '清晰', '脐部': '凹陷', '触感': '硬滑', '密度': 0.697,'含糖率': 0.46, '好瓜': '是'}

获取除编号,密度,含糖率外所有列的字典:

titles = df.columns.values
adict=dict()
for title in titles:
    if title != '编号' and title != '密度' and title != '含糖率':
        key = df[title].values
        adict[title]=set(key)
print(adict)

输出:

{'色泽': {'乌黑', '青绿', '浅白'}, '根蒂': {'蜷缩', '稍蜷', '硬挺'}, '敲声': {'清脆', '浊响', '沉闷'}, '纹理': {'清晰', '稍糊', '模糊'},  '脐部': {'平坦', '稍凹', '凹陷'}, '触感': {'硬滑', '软粘'},  '好瓜': {'是', '否'}}

参考文章:

[1].

总结 原文地址:https://blog.csdn.net/L_Jane_H/article/details/125586000
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