Python和MATLAB讀取excel指定行列數(shù)據(jù)的方法

1、用xlrd讀取

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對(duì)應(yīng)方法如下，需要先import xlrd和numpy，通過row_start和row_end控制行數(shù)，通過column_start和column_end控制列數(shù)

這里要注意python是0-based索引，excel看的時(shí)候是1-based的索引

2、用pandas下的read_excel函數(shù)

dframe = pd.read_excel(“file_name.xlsx”)

dframe = pd.read_excel(“file_name.xlsx”, sheetname=”Sheet_name”)

dframe = pd.read_excel(“file_name.xlsx”, sheetname=number)

讀取表格的方式有兩種：

1、xlsread

[~,MeaDef,~]=xlsread(xls_site,table_tag,'B12:AI12');

這里輸出是一個(gè)對(duì)應(yīng)數(shù)字，一個(gè)對(duì)應(yīng)字符串，一個(gè)是用元胞把所有數(shù)據(jù)放在一起

對(duì)應(yīng)的xlswrite格式：

xlswrite(xls_site_output,train,1,['A',num2str(ix+1),':M',num2str(ix+1)])

2、read_table

怎么用Python提取Excel中下一行名字中有幾個(gè)上一行名字，也就是怎么得到2這個(gè)數(shù)？

用python讀取excel中的一列數(shù)據(jù)步驟如下：

1、首先打開dos命令窗，安裝必須的兩個(gè)庫，命令是：pip3 install?xlrd；Pip3 install xlwt。

2、準(zhǔn)備好excel。

3、打開pycharm，新建一個(gè)excel.py的文件，首先導(dǎo)入支持庫import xlrdimport xlwt。

4、要操作excel，首先得打開excel，使用open_workbook(‘路徑’)，要獲取行與列，使用nrows(行)，ncols(列)，獲取具體的值，使用cell（row,col）.value。

5、要在excel里寫入值，就要使用write屬性,重點(diǎn)說明寫入是用到xlwt這個(gè)支援庫，思路是先新建excel，然后新建頁簽B，然后將一組數(shù)據(jù)寫入到B，最后保存為excel.xls。

python提取excel表中的數(shù)據(jù)兩列

1、首先打開excel表格，在單元格中輸入兩列數(shù)據(jù)，需要將這兩列數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì)相同數(shù)據(jù)。

2、然后在C1單元格中輸入公式：=VLOOKUP(B1,A:A,1,0)，意思是比對(duì)B1單元格中A列中是否有相同數(shù)據(jù)。

3、點(diǎn)擊回車，即可將公式的計(jì)算結(jié)果顯示出來，可以看到C1中顯示的是B1在A列中找到的相同數(shù)據(jù)。

4、將公式向下填充，即可發(fā)現(xiàn)C列中顯示出的數(shù)字即為有相同數(shù)據(jù)的，顯示“#N/A”的為沒有找到匹配數(shù)據(jù)的。

5、將C1-C4中的數(shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)制并粘貼成數(shù)值，即可完成相同數(shù)據(jù)的提取操作。

在實(shí)際研究中，我們經(jīng)常需要獲取大量數(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)很大一部分以pdf表格的形式呈現(xiàn)，如公司年報(bào)、發(fā)行上市公告等。面對(duì)如此多的數(shù)據(jù)表格，采用手工復(fù)制黏貼的方式顯然并不可取。那么如何才能高效提取出pdf文件中的表格數(shù)據(jù)呢？

Python提供了許多可用于pdf表格識(shí)別的庫，如camelot、tabula、pdfplumber等。綜合來看，pdfplumber庫的性能較佳，能提取出完整、且相對(duì)規(guī)范的表格。因此，本推文也主要介紹pdfplumber庫在pdf表格提取中的作用。

作為一個(gè)強(qiáng)大的pdf文件解析工具，pdfplumber庫可迅速將pdf文檔轉(zhuǎn)換為易于處理的txt文檔，并輸出pdf文檔的字符、頁面、頁碼等信息，還可進(jìn)行頁面可視化操作。使用pdfplumber庫前需先安裝，即在cmd命令行中輸入：

pip install pdfplumber

pdfplumber庫提供了兩種pdf表格提取函數(shù)，分別為.extract_tables( )及.extract_table( )，兩種函數(shù)提取結(jié)果存在差異。為進(jìn)行演示，我們網(wǎng)站上下載了一份短期融資券主體信用評(píng)級(jí)報(bào)告，為pdf格式。任意選取某一表格，其界面如下：

接下來，我們簡要分析兩種提取模式下的結(jié)果差異。

（1）.extract_tables( )

可輸出頁面中所有表格，并返回一個(gè)嵌套列表，其結(jié)構(gòu)層次為table→row→cell。此時(shí)，頁面上的整個(gè)表格被放入一個(gè)大列表中，原表格中的各行組成該大列表中的各個(gè)子列表。若需輸出單個(gè)外層列表元素，得到的便是由原表格同一行元素構(gòu)成的列表。例如，我們執(zhí)行如下程序：

輸出結(jié)果：

（2）.extract_table( )

返回多個(gè)獨(dú)立列表，其結(jié)構(gòu)層次為row→cell。若頁面中存在多個(gè)行數(shù)相同的表格，則默認(rèn)輸出頂部表格；否則，僅輸出行數(shù)最多的一個(gè)表格。此時(shí)，表格的每一行都作為一個(gè)單獨(dú)的列表，列表中每個(gè)元素即為原表格的各個(gè)單元格內(nèi)容。若需輸出某個(gè)元素，得到的便是具體的數(shù)值或字符串。如下：

輸出結(jié)果：

在此基礎(chǔ)上，我們?cè)敿?xì)介紹如何從pdf文件中提取表格數(shù)據(jù)。其中一種思路便是將提取出的列表視為一個(gè)字符串，結(jié)合Python的正則表達(dá)式re模塊進(jìn)行字符串處理后，將其保存為以標(biāo)準(zhǔn)英文逗號(hào)分隔、可被Excel識(shí)別的csv格式文件，即進(jìn)行如下操作：

輸出結(jié)果：

盡管能獲得完整的表格數(shù)據(jù)，但這種方法相對(duì)不易理解，且在處理結(jié)構(gòu)不規(guī)則的表格時(shí)容易出錯(cuò)。由于通過pdfplumber庫提取出的表格數(shù)據(jù)為整齊的列表結(jié)構(gòu)，且含有數(shù)字、字符串等數(shù)據(jù)類型。因此，我們可調(diào)用pandas庫下的DataFrame( )函數(shù)，將列表轉(zhuǎn)換為可直接輸出至Excel的DataFrame數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。DataFrame的基本構(gòu)造函數(shù)如下：

DataFrame([data,index, columns])

三個(gè)參數(shù)data、index和columns分別代表創(chuàng)建對(duì)象、行索引和列索引。DataFrame類型可由二維ndarray對(duì)象、列表、字典、元組等創(chuàng)建。本推文中的data即指整個(gè)pdf表格，提取程序如下：

其中，table[1:]表示選定整個(gè)表格進(jìn)行DataFrame對(duì)象創(chuàng)建，columns=table[0]表示將表格第一行元素作為列變量名，且不創(chuàng)建行索引。輸出Excel表格如下：

通過以上簡單程序，我們便提取出了完整的pdf表格。但需注意的是，面對(duì)不規(guī)則的表格數(shù)據(jù)提取，創(chuàng)建DataFrame對(duì)象的方法依然可能出錯(cuò)，在實(shí)際操作中還需進(jìn)行核對(duì)。

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python讀取excel中的數(shù)據(jù)并逐一代入自定義函數(shù)參與運(yùn)算？

用openpyxl模塊讀取excel中的公式結(jié)果。代碼如下:

import?openpyxl

wb=?openpyxl.load_workbook('sogou.xlsx',data_only=True)

python怎么從excel中讀取數(shù)據(jù)？

VLOOKUP是一個(gè)查找函數(shù)，給定一個(gè)查找的目標(biāo)，它就能從指定的查找區(qū)域中查找返回想要查找到的值。它的基本語法為：

VLOOKUP（查找目標(biāo)，查找范圍，返回值的列數(shù)，精確OR模糊查找)

下面以一個(gè)實(shí)例來介紹一下這四個(gè)參數(shù)的使用

例1：如下圖所示，要求根據(jù)表二中的姓名，查找姓名所對(duì)應(yīng)的年齡。

公式：B13 =VLOOKUP(A13,$B$2:$D$8,3,0)

參數(shù)說明：

1 查找目標(biāo)：就是你指定的查找的內(nèi)容或單元格引用。本例中表二A列的姓名就是查找目標(biāo)。我們要根據(jù)表二的“姓名”在表一中A列進(jìn)行查找。

公式：B13 =VLOOKUP(A13,$B$2:$D$8,3,0)

2 查找范圍（VLOOKUP(A13,$B$2:$D$8,3,0) ）：指定了查找目標(biāo)，如果沒有說從哪里查找，EXCEL肯定會(huì)很為難。所以下一步我們就要指定從哪個(gè)范圍中進(jìn)行查找。VLOOKUP的這第二個(gè)參數(shù)可以從一個(gè)單元格區(qū)域中查找，也可以從一個(gè)常量數(shù)組或內(nèi)存數(shù)組中查找。本例中要從表一中進(jìn)行查找，那么范圍我們要怎么指定呢？這里也是極易出錯(cuò)的地方。大家一定要注意，給定的第二個(gè)參數(shù)查找范圍要符合以下條件才不會(huì)出錯(cuò)：

A 查找目標(biāo)一定要在該區(qū)域的第一列。本例中查找表二的姓名，那么姓名所對(duì)應(yīng)的表一的姓名列，那么表一的姓名列（列）一定要是查找區(qū)域的第一列。象本例中，給定的區(qū)域要從第二列開始，即$B$2:$D$8，而不能是$A$2:$D$8。因?yàn)椴檎业摹靶彰辈辉?A$2:$D$8區(qū)域的第一列。

B 該區(qū)域中一定要包含要返回值所在的列，本例中要返回的值是年齡。年齡列（表一的D列）一定要包括在這個(gè)范圍內(nèi)，即：$B$2:$D$8，如果寫成$B$2:$C$8就是錯(cuò)的。

3 返回值的列數(shù)（B13 =VLOOKUP(A13,$B$2:$D$8,3,0)）。這是VLOOKUP第3個(gè)參數(shù)。它是一個(gè)整數(shù)值。它怎么得來的呢。它是“返回值”在第二個(gè)參數(shù)給定的區(qū)域中的列數(shù)。本例中我們要返回的是“年齡”，它是第二個(gè)參數(shù)查找范圍$B$2:$D$8的第3列。這里一定要注意，列數(shù)不是在工作表中的列數(shù)（不是第4列），而是在查找范圍區(qū)域的第幾列。如果本例中要是查找姓名所對(duì)應(yīng)的性別，第3個(gè)參數(shù)的值應(yīng)該設(shè)置為多少呢。答案是2。因?yàn)樾詣e在$B$2:$D$8的第2列中。

4 精確OR模糊查找（VLOOKUP(A13,$B$2:$D$8,3,0) ），最后一個(gè)參數(shù)是決定函數(shù)精確和模糊查找的關(guān)鍵。精確即完全一樣，模糊即包含的意思。第4個(gè)參數(shù)如果指定值是0或FALSE就表示精確查找，而值為1 或TRUE時(shí)則表示模糊。這里蘭色提醒大家切記切記，在使用VLOOKUP時(shí)千萬不要把這個(gè)參數(shù)給漏掉了，如果缺少這個(gè)參數(shù)默為值為模糊查找，我們就無法精確查找到結(jié)果了。

1、接下來，我們的任務(wù)是通過利用VLOOKUP函數(shù)來實(shí)現(xiàn)查找同學(xué)C的成績。為此在單元格中輸入“=VLOOKUP”，此時(shí)就會(huì)發(fā)現(xiàn)VLOOKUP包括三個(gè)參數(shù)和一個(gè)可選參數(shù)。

其中“l(fā)ookup_value”是指要查找的值。

參數(shù)“table_array”是指搜索的區(qū)域，在此在除標(biāo)題之后的整個(gè)數(shù)據(jù)區(qū)域。

第三個(gè)參數(shù)“col_index_num”是指整個(gè)函數(shù)返回單元格所在的列號(hào)。

2、最后以右括號(hào)結(jié)尾，并按回車鍵，就出現(xiàn)想要的結(jié)果啦。

文章題目：python讀取表格函數(shù),python怎么讀取表格中的數(shù)據(jù)
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