使用Python对excel中的数据进行处理，工作效率提升数十倍！

一、读取excel中的数据

首先引入pandas库，没有的话使用控制台安装 —— pip install pandas 。

import pandas as pd     #引入pandas库，别名为pd #read_excel用于读取excel中的数据，这里只列举常用的两个参数（文件所在路径，忽略头字段）data = pd.read_excel('excel路径', header = 0)print(data)  #可以打印看看自己读取的数据

read_excel的具体参数，可根据实际需要选择。

二、转换和处理数据

如果想对excel中读取的数据进行处理，最好把它转换成list，输出的时候使用dataFrame。

#输入之后转换一维数组data = datas.values  #只读取excel中的值，不读取序号data = list(np.concatenate(data.reshape((-1, 1), order="F")))  #转换print(list)  #查看数组 #其他处理代码…… #输出的时候，定义一个空的dataFrame，把数据添加到dataFrame中df = pd.DataFrame()  #定义空的dataFrame#通过循环将数据添加到dffor i in data:    df = df.append([i])   #把数据添加到末尾

三、将数据输出到excel

输出同样只要一行简单代码，使用dataFrame格式将数据输出到表格。

#to_excel用于输出excel中的数据，这里同样只列举两个常用参数（文件输出路径，忽略头字段）df.to_excel('输出路径'， index = False）

to_excel的具体参数，可根据实际需要选择。

四、使用pyhon处理excel数据的简单示例（含详细注释）

示例中的excel只有一列数据，主要作用处理是读取excel中的数据将之提取为纯中文字符串——使用正则表达式匹配。

大家可以根据自己的实际需要对数据进行转换和处理。

import pandas as pdimport numpy as npimport re  #正则 datas = pd.read_excel('old.xlsx', header = 0)  #从excel中读取数据（这里使用的是相对路径） data = datas.values  #只读取excel中的值，不读取序号 resource = list(np.concatenate(data.reshape((-1, 1), order="F")))  #将读取的数据转换为list# print(resource)  #打印list #提取中文字符串函数def chinese(s):    # res = re.findall('[^0-9]', s)  #使用正则表达式匹配非数字的字符    res = re.findall('[\u4e00-\u9fa5]', s)      #使用正则表达式匹配中文字符    return ''.join(res)     #将字符拼接成字符串 df = pd.DataFrame()  #定义空的dataFrame #依次读取list中的数据，将之处理为纯中文字符串for i in resource:    i = str(i)      #excel中的部分数据为非字符串，这里全部转换为字符串    ch = chinese(i)     #提取中文字符串    df = df.append([ch])   #将数据添加到df df.to_excel('new.xlsx', index = False)  #将处理后的数据输出到excel表格

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