如何使用 For 循环将数据从 Excel 导出到 Python?
How do you export data from Excel into Python using For Loops?
我已经弄清楚如何使用 For 循环 从 Excel 电子表格中打印数据,但我知道我想将每一列导出为不同的变量所以我可以操纵它们,例如使用 plot.ly
绘制图表
到目前为止我使用的是;
import xlrd
book = xlrd.open_workbook('filelocation/file.xlsx')
sheet = book.sheet_by_index(0)
for j in range(1,4):
for i in range(2,8785):
print "%d" %sheet.cell_value(i,j)
它只是将电子表格中的所有数字打印到我的终端中,这不是很有用。
但我想要这样的东西;
import xlrd
book = xlrd.open_workbook('filelocation/file.xlsx')
sheet = book.sheet_by_index(0)
for j= 1:
for i in range(2,8785):
Time= "%s" %sheet.cell_value(i,j)
for j= 2:
for i in range(2,8785):
SYS= "%s" %sheet.cell_value(i,j)
这将为每一列声明不同的变量。但是据我从错误消息中了解到,我似乎错误地使用了 For 循环,我对 Python 中的 For 循环不是很熟悉,我只在 Matlab 中真正使用过它们。
* 编辑 * 问题中的固定缩进,在原始代码中很好,不是错误的来源。
我喜欢 pandas
所有这些。
您可以创建一个 DataFrame
对象来保存您要查找的所有数据:
import pandas as pd
df = pd.read_excel('myfile.xlsx', sheetname='Sheet1')
现在您可以通过该数据框中的名称访问每一列,因此如果您有一个名为 'mynumbers' (idk) 的列,您将通过 py 执行以下操作:
print df['mynumbers']
或者您可以使用以下方法遍历所有列:
for col in df.columns:
print df[col]
然后你可以做任何你喜欢的事情,包括一些内置的绘图、可视化和统计数据,如果你看看文档的话。
我已经弄清楚如何使用 For 循环 从 Excel 电子表格中打印数据,但我知道我想将每一列导出为不同的变量所以我可以操纵它们,例如使用 plot.ly
绘制图表到目前为止我使用的是;
import xlrd
book = xlrd.open_workbook('filelocation/file.xlsx')
sheet = book.sheet_by_index(0)
for j in range(1,4):
for i in range(2,8785):
print "%d" %sheet.cell_value(i,j)
它只是将电子表格中的所有数字打印到我的终端中,这不是很有用。
但我想要这样的东西;
import xlrd
book = xlrd.open_workbook('filelocation/file.xlsx')
sheet = book.sheet_by_index(0)
for j= 1:
for i in range(2,8785):
Time= "%s" %sheet.cell_value(i,j)
for j= 2:
for i in range(2,8785):
SYS= "%s" %sheet.cell_value(i,j)
这将为每一列声明不同的变量。但是据我从错误消息中了解到,我似乎错误地使用了 For 循环,我对 Python 中的 For 循环不是很熟悉,我只在 Matlab 中真正使用过它们。
* 编辑 * 问题中的固定缩进,在原始代码中很好,不是错误的来源。
我喜欢 pandas
所有这些。
您可以创建一个 DataFrame
对象来保存您要查找的所有数据:
import pandas as pd
df = pd.read_excel('myfile.xlsx', sheetname='Sheet1')
现在您可以通过该数据框中的名称访问每一列,因此如果您有一个名为 'mynumbers' (idk) 的列,您将通过 py 执行以下操作:
print df['mynumbers']
或者您可以使用以下方法遍历所有列:
for col in df.columns:
print df[col]
然后你可以做任何你喜欢的事情,包括一些内置的绘图、可视化和统计数据,如果你看看文档的话。