df 提取每一行中的数字并存进列表
时间: 2024-03-20 13:41:25 浏览: 14
可以使用 Pandas 库的 `DataFrame` 对象的 `iterrows()` 方法来遍历每一行,并使用 Python 的列表推导式提取每一行中的数字并存储到一个列表中。具体的代码如下:
```python
import pandas as pd
# 读取 Excel 文件为 DataFrame 对象
df = pd.read_excel('data.xlsx')
# 提取每一行中的数字并存储到列表中
num_list = [row.dropna().tolist() for index, row in df.iterrows()]
# 打印数字列表
print(num_list)
```
在这个示例中,我们首先使用 `pd.read_excel()` 函数将 Excel 文件读取为一个 DataFrame 对象。然后,我们使用 `df.iterrows()` 方法遍历每一行,并使用 `row.dropna().tolist()` 提取每一行中的数字并转换为列表。最后,我们将所有这些列表存储到一个大列表中,并使用 `print()` 函数打印这个列表。
需要注意的是,上述代码中使用了 `dropna()` 方法来删除每行中的 NaN 值,以确保只提取数字。如果需要包含 NaN 值,请将 `dropna()` 方法从代码中删除。
相关问题
提取excel中第一行数据
可以使用Python中的pandas库来读取Excel文件并提取第一行数据。以下是示例代码:
```python
import pandas as pd
# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('example.xlsx')
# 提取第一行数据
first_row = df.iloc[0]
# 打印第一行数据
print(first_row)
```
其中,`iloc`方法用于根据行号和列号提取数据,行号从0开始。因为第一行的行号为0,所以使用`df.iloc[0]`来提取第一行数据。如果要提取多行数据,可以使用`df.iloc[0:2]`来提取前两行数据。
python中提取Excel中某一行数据
你可以使用Python中的pandas库来提取Excel中的某一行数据。以下是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('your_excel_file.xlsx')
# 提取第2行数据(注意:pandas中行索引从0开始)
row_data = df.iloc[1]
# 打印提取的数据
print(row_data)
```
请将`your_excel_file.xlsx`替换为你实际的Excel文件名,`1`替换为你要提取的行数减1。`iloc`方法用于根据行索引提取数据,其参数为行索引。此代码将提取Excel文件中第2行的数据,并将其存储在`row_data`变量中。你可以根据自己的需要进一步处理`row_data`变量中的数据。