python怎么把excel表中两列数据转换二维数组

可以使用Python中的pandas库来读取Excel表格，并将其中的两列数据转换成二维数组。

首先，需要安装pandas库，可以使用以下命令进行安装：

pip install pandas

然后，可以使用以下代码来读取Excel表格，并将其中的两列数据转换成二维数组：

import pandas as pd

# 读取Excel表格
df = pd.read_excel('example.xlsx')

# 获取需要的两列数据
data1 = df['列1'].values.tolist()
data2 = df['列2'].values.tolist()

# 将两列数据组成二维数组
data = list(zip(data1, data2))

其中，`example.xlsx`为Excel表格的文件名，`列1`和`列2`为需要转换的两列数据的列名。

最后，得到的`data`就是两列数据转换成的二维数组。

相关问题

python读取Excel两列数据作为一个二维数组

可以使用Python中的pandas库来读取Excel文件，并将两列数据合并为一个二维数组。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('example.xlsx')

# 获取需要的两列数据
col1 = df['列1名称'].tolist()
col2 = df['列2名称'].tolist()

# 合并为二维数组
result = [[col1[i], col2[i]] for i in range(len(col1))]

# 打印结果
print(result)

其中，`example.xlsx` 是要读取的Excel文件名，`列1名称` 和 `列2名称` 是要合并的两列数据的列名。`tolist()` 方法用于将 pandas 中的 Series 对象转换为 Python 中的列表对象。最后，使用列表推导式将两列数据合并为一个二维数组 `result`。

用python计算excel中从逐行计算每一行从第五列到第四十五列数据的极差，当极差大于200时，立即发出警报，使用发出警报的行之前所有行的数据计算每两列数据之间的欧式距离，并给出最大欧氏距离那一列的名称

以下是实现该功能的一种可能的代码：

import openpyxl
import numpy as np

# 打开Excel文件
workbook = openpyxl.load_workbook('data.xlsx')
worksheet = workbook.active

# 逐行计算极差并发出警报
last_row = 0
for row in worksheet.iter_rows(min_row=2, max_col=45):
    data = [cell.value for cell in row]
    rng = np.ptp(data)
    if rng > 200:
        print(f'Warning: Row {row[0].row} has a range of {rng:.2f}')
        last_row = row[0].row - 1
        break

# 计算欧氏距离
if last_row > 0:
    data = []
    for row in worksheet.iter_rows(min_row=2, max_row=last_row, max_col=44):
        data.append([cell.value for cell in row])
    data = np.array(data)
    dist = np.sqrt(np.sum((data[:, :, np.newaxis] - data[:, np.newaxis, :]) ** 2, axis=0))
    max_dist_col = np.unravel_index(np.argmax(dist), dist.shape)[1]
    max_dist_col_name = worksheet.cell(row=1, column=max_dist_col + 5).value
    print(f'The maximum Euclidean distance is {dist.max():.2f} in column {max_dist_col_name}')

解释一下代码的各个部分：

- 首先使用`openpyxl`库打开Excel文件，并选中第一个工作表（即默认工作表）。
- 然后使用`iter_rows`方法逐行遍历Excel表格。因为数据从第二行开始，而且只需要计算第五列到第四十五列的极差，所以`min_row`参数指定为2，`max_col`参数指定为45。
- 对于每一行，使用列表推导式将其中的数据存入一个列表`data`中，并使用`numpy`库中的`ptp`函数计算极差。如果极差大于200，就打印警报信息，并记录下当前行数`last_row`，然后跳出循环。
- 如果警报被发出，就使用`iter_rows`方法再次遍历Excel表格，但这次只需要遍历到`last_row`之前的所有行，并且只需要计算前44列数据的欧氏距离（因为最后一列是因为不需要比较的数据）。同样使用列表推导式将数据存入一个列表`data`中，然后将其转换为`numpy`数组。
- 使用`numpy`库中的运算符和函数计算所有数据对之间的欧氏距离，并将结果存入`dist`数组中。这里使用了广播机制，因为需要对`data`中的所有数据对之间做差，而这个操作可以通过将`data`扩展为一个三维数组来完成。
- 最后使用`numpy`库中的`argmax`和`unravel_index`函数找到`dist`数组中最大值的列索引，并使用`worksheet.cell`方法获取该列的名称。注意，因为Excel中的列号是从1开始的，而`numpy`数组的索引是从0开始的，所以需要将列索引加上5才能得到正确的列号。