Excel正则表达式,又一种提取2位小数的方法

这篇博客介绍了如何利用正则表达式在文本中查找并提取所有小数位数为2位的数字。通过方方格子插件的高级文本处理功能,演示了具体的步骤,包括选择正则表达式模式`^(([1-9]{1}

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如下图所示想找出小数位数为2位的,先看我的动图演示吧,这里用到了正则表达式的操作

(方方格子插件)

1.为了对比我们先复制一份内容出来

 

2.然后选择方方格子按钮

3.选择高级文本处理中的更多按钮

 

 

4.选择正则表达式按钮^(([1-9]{1}\d*)|(0{1}))(\.\d{2})$

5.选择提取按钮,并输入正则表达式

6.确定后即可看到结果

如果经验帮到了你,请记得分享!

<think>好的,我现在需要解决用户的问题:如何用Python读取Excel文件并仅提取某一列中的数字,该列同时包含文本和数字。用户提到可以使用pandas或openpyxl库。我需要结合之前提供的引用内容,找到合适的方法。 首先,我需要回忆一下引用中的信息。引用[1]提到pandas、openpyxl和xlrd这三个库。引用[2]和[3]详细说明了pandas的用法,比如用pd.read_excel()读取文件,以及数据清洗、筛选等操作。用户的需求是提取某一列中的数字,而该列可能混杂文本和数字。所以,我需要考虑如何过滤掉文本,只保留数字。 使用pandas的话,读取Excel文件应该是比较直接的。读取之后,选择特定的列,然后处理该列中的混合数据。可能的方法包括检查每个元素是否为数字,或者将非数字的值过滤掉。例如,可以使用pandas的apply函数结合pd.to_numeric,并处理错误,或者使用正则表达式提取数字部分。 对于openpyxl,可能需要遍历单元格,逐个检查值是否为数字类型,或者尝试将每个单元格的值转换为数字,并处理异常。这可能更底层一些,适合需要更多控制的情况。 根据引用[3]提到的数据清洗部分,可能pandas提供了更方便的方法来处理这类问题。例如,使用pd.to_numeric配合errors='coerce'可以将无法转换的值设为NaN,然后过滤掉这些NaN值,这样就只保留数字了。 接下来,我需要验证这个思路是否正确。假设用户有一列数据,比如列'A',里面有"123", "abc", "45.6",处理后应该得到123和45.6。用pandas的话,可以提取该列,转换为数值类型,错误处理设为强制转换,这样非数值的会变成NaN,然后丢弃NaN,得到纯数字的Series。 此外,引用[2]中的示例显示data.head()来查看数据,所以在代码中可能需要先读取文件,选择列,然后进行处理。例如: data = pd.read_excel('file.xlsx') column = data['目标列'] numbers = pd.to_numeric(column, errors='coerce').dropna() 这样numbers就只包含数字了。用户可能需要的是这样的方法。 关于openpyxl的方法,可能需要逐行读取,判断每个单元格的值是否是int或float类型,或者尝试转换字符串为数字,但可能比较复杂,尤其如果数字是以字符串形式存储的话。例如: from openpyxl import load_workbook wb = load_workbook('file.xlsx') ws = wb.active numbers = [] for cell in ws['A']: # 假设列A if isinstance(cell.value, (int, float)): numbers.append(cell.value) else: try: num = float(cell.value) numbers.append(num) except: pass 但这种方法可能无法处理所有情况,比如混合类型的单元格可能存储为字符串,需要更复杂的解析。例如,如果单元格的值是"123元",可能需要用正则表达式提取数字部分。这时,pandas可能更方便,结合str.extract方法提取数字。 总结,两种方法各有优劣,pandas在处理数据和清洗时更高效,而openpyxl适合需要细致控制单元格的情况。根据用户的需求,可能推荐使用pandas,因为它更简洁,且引用中的示例也较多关于pandas的使用。 因此,回答应该分步骤说明两种方法:使用pandas和使用openpyxl,重点放在pandas上,因为更高效。同时,需要处理混合数据,可能存在的字符串中的数字,比如使用正则表达式提取。例如,对于像"价格:100元"这样的文本,可以用正则表达式提取其中的数字部分。 最后,生成相关问题,比如如何处理更复杂的数据提取,或者如何将处理后的数据保存回Excel,这可能帮助用户进一步使用。</think>### 分步解答 以下是使用Python从Excel提取指定列中数字的两种方法,分别基于`pandas`和`openpyxl`库: --- #### **方法1:使用pandas(推荐)** 1. **读取Excel文件** 使用`pandas.read_excel()`读取文件,并选择目标列: ```python import pandas as pd # 读取Excel文件 data = pd.read_excel("example.xlsx") # 选择目标列(例如列名为"混合列") target_column = data["混合列"] ``` 2. **提取数字** 将列数据转换为数值类型,非数字内容会被标记为`NaN`,再通过`dropna()`删除无效值: ```python # 转换为数值,非数字转为NaN numeric_values = pd.to_numeric(target_column, errors="coerce") # 删除NaN值,仅保留数字 filtered_numbers = numeric_values.dropna().tolist() print(filtered_numbers) ``` 3. **处理字符串中的数字** 若数字隐藏在字符串中(如`"价格:100元"`),需用正则表达式提取: ```python # 提取字符串中的数字(包括浮点数) extracted_numbers = target_column.str.extract(r"(\d+\.?\d*)", expand=False) # 转换为数值并去除非数字 final_numbers = pd.to_numeric(extracted_numbers, errors="coerce").dropna().tolist() ``` --- #### **方法2:使用openpyxl** 1. **读取Excel文件** 遍历目标列的每个单元格,判断值是否为数字: ```python from openpyxl import load_workbook wb = load_workbook("example.xlsx") ws = wb.active numbers = [] # 遍历列(例如第1列) for cell in ws['A']: value = cell.value # 直接判断是否为数字类型 if isinstance(value, (int, float)): numbers.append(value) # 处理字符串中的数字 elif isinstance(value, str): try: num = float(''.join(filter(str.isdigit, value))) # 简单提取整数 numbers.append(num) except: pass print(numbers) ``` 2. **优化:正则表达式提取** 更精准地从字符串中提取数字(包括小数): ```python import re for cell in ws['A']: value = cell.value if isinstance(value, (int, float)): numbers.append(value) elif isinstance(value, str): # 匹配整数或浮点数 match = re.search(r"\d+\.?\d*", value) if match: numbers.append(float(match.group())) ``` --- #### **代码说明** - **pandas方法**更简洁高效,适合处理大型数据[^2][^3]。 - **openpyxl方法**适合需要逐单元格精细操作的场景,但代码复杂度较高。 - 若数字嵌入复杂文本中,正则表达式`r"\d+\.?\d*"`可匹配整数或浮点数。 ---
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