如何使用Python讀取.xlsx指定行列

2022-09-24 14:00:19

引言

本文以Python3.9.1讀取data.xlsx中包含的西瓜資料集3.0資料為例，資料集如下：

編號	色澤	根蒂	敲聲	紋理	臍部	觸感	密度	含糖率	好瓜
1	青綠	蜷縮	濁響	清晰	凹陷	硬滑	0.697	0.46	是
2	烏黑	蜷縮	沉悶	清晰	凹陷	硬滑	0.774	0.376	是
3	烏黑	蜷縮	濁響	清晰	凹陷	硬滑	0.634	0.264	是
4	青綠	蜷縮	沉悶	清晰	凹陷	硬滑	0.608	0.318	是
5	淺白	蜷縮	濁響	清晰	凹陷	硬滑	0.556	0.215	是
6	青綠	稍蜷	濁響	清晰	稍凹	軟粘	0.403	0.237	是
7	烏黑	稍蜷	濁響	稍糊	稍凹	軟粘	0.481	0.149	是
8	烏黑	稍蜷	濁響	清晰	稍凹	硬滑	0.437	0.211	是
9	烏黑	稍蜷	沉悶	稍糊	稍凹	硬滑	0.666	0.091	否
10	青綠	硬挺	清脆	清晰	平坦	軟粘	0.243	0.267	否
11	淺白	硬挺	清脆	模糊	平坦	硬滑	0.245	0.057	否
12	淺白	蜷縮	濁響	模糊	平坦	軟粘	0.343	0.099	否
13	青綠	稍蜷	濁響	稍糊	凹陷	硬滑	0.639	0.161	否
14	淺白	稍蜷	沉悶	稍糊	凹陷	硬滑	0.657	0.198	否
15	烏黑	稍蜷	濁響	清晰	稍凹	軟粘	0.36	0.37	否
16	淺白	蜷縮	濁響	模糊	平坦	硬滑	0.593	0.042	否
17	青綠	蜷縮	沉悶	稍糊	稍凹	硬滑	0.719	0.103	否

程式碼段：

一、讀取工作表內容（.xlsx轉化為DataFrame）

匯入pandas庫，讀取工作表資料

import pandas as pd
df = pd.read_excel(r'E:Aownplandata.xlsx')#預設讀取工作簿中第一個工作表，預設第一行為表頭

備註：r是為了讀取檔案路徑中字元，防止跳脫。

此處利用pandas庫的 read_excel 函數讀取檔案，獲取到的函數返回值型別為DataFrame，後續所有的操作均是基於DataFrame的資料操作方法進行。

二、獲取指定行指定列資料（DataFrame轉化為numpy.ndarray）

獲取整個工作表資料

data=df.values#獲取整個工作表資料
print("讀取整個工作表的資料：n{0}".format(data))

獲取某一行資料

data=df.iloc[0].values#0表示第一行，不包含表頭
print("讀取指定行的資料：n{0}".format(data))

獲取多行資料

data=df.head().values#head()預設讀取前5行資料（不包含表頭）
print("獲取工作表前5行資料:n{0}".format(data))

data=df.iloc[[1,2]].values#讀取指定多行，在iloc[]裡面巢狀列表指定行數
print("讀取指定多行的資料：n{0}".format(data))

data=df.sample(3).values#讀取df中隨機3行資料(3個樣本）
print("獲取隨機多行資料:n{0}".format(data))

獲取指定單元格資料

data=df.iloc[1,2]#讀取索引為[1, 2]的值，這裡不需要巢狀列表
print("讀取指定某行某列（單元格）的資料：n{0}".format(data))

獲取指定列資料

print("輸出值n",df['含糖率'].values)

獲取指定多列資料

data=df.loc[:,['敲聲','紋理']].values#讀所有行的敲聲以及紋理列的值，這裡需要巢狀列表
print("讀取指定列的資料：n{0}".format(data))

獲取指定多行多列資料

data=df.loc[[1,2],['密度','含糖率']].values#讀取第一行第二行的密度以及含糖率列的值，這裡需要巢狀列表
print("讀取指定多行多列的資料：n{0}".format(data))

獲取行號和列標題

print("輸出行號列表",df.index.values)
print("輸出列標題",df.columns.values)

三、資料處理（numpy.ndarray轉化為list/set/dict）

（1）轉化為列表list

以上通過.values方法獲取到的data值，均為二維值陣列（numpy.ndarray）型別，在使用時如果需要轉換為列表型別，可使用.tolist()方法，如：

data=df.values.tolist()

此時的輸出為：

此時的data為list型別，其中每一行資料均為一個列表，多個列表合併為一個二維列表，此時要獲取指定行(m)的資料，使用 data[m]，獲取指定單元格資料，使用data[m][n]。

（2）轉化為集合set

在分析時，若想獲取某一列的資料集合，則可以先提取該列資料，然後使用set()函數將其轉化為集合即可，如當前為獲取敲聲的型別，進行如下操作：

data=df['敲聲'].values
print(set(data))

此時的輸出：

{'清脆', '濁響', '沉悶'}

獲取除編號，密度，含糖率外所有列的集合：

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

輸出：

色澤 : {'烏黑', '青綠', '淺白'}
根蒂 : {'蜷縮', '稍蜷', '硬挺'}
敲聲 : {'清脆', '濁響', '沉悶'}
紋理 : {'清晰', '稍糊', '模糊'}
臍部 : {'平坦', '稍凹', '凹陷'}
觸感 : {'硬滑', '軟粘'}
好瓜 : {'是', '否'}

（3）轉化為字典dict

如果需要讀取某一行的資料為字典，可進行如下操作：

data=df.iloc[0].values#獲取某行資料
title=df.columns.values#獲取列標題
a=zip(title,data)#將其壓縮為一個元組
print(dict(a))#轉化為字典

輸出：

{'編號': 1, '色澤': '青綠', '根蒂': '蜷縮', '敲聲': '濁響', '紋理': '清晰', '臍部': '凹陷', '觸感': '硬滑', '密度': 0.697,'含糖率': 0.46, '好瓜': '是'}

獲取除編號，密度，含糖率外所有列的字典：

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

輸出：

{'色澤': {'烏黑', '青綠', '淺白'}, '根蒂': {'蜷縮', '稍蜷', '硬挺'}, '敲聲': {'清脆', '濁響', '沉悶'}, '紋理': {'清晰', '稍糊', '模糊'}, '臍部': {'平坦', '稍凹', '凹陷'}, '觸感': {'硬滑', '軟粘'}, '好瓜': {'是', '否'}}

參考文章：

[1]. Python利用pandas處理Excel資料的應用

總結

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如何使用Python讀取.xlsx指定行列

目錄

引言

一、讀取工作表內容（.xlsx轉化為DataFrame）

二、獲取指定行指定列資料（DataFrame轉化為numpy.ndarray）

三、資料處理（numpy.ndarray轉化為list/set/dict）

參考文章：

總結

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