python从excel中的某一列提取出其中的5-7位，并判断提取出来的最后一位是数字还是字母，如果是字母则删除最后一位

你可以在前面提取出5-7位的基础上，判断最后一位是数字还是字母，如果是字母，则使用切片操作将最后一位删除。具体代码如下：

import pandas as pd
import re

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

# 提取指定列的字符串中的5-7位
pattern = re.compile(r'\b(\w{4})(\w{3})\b')
df['extracted'] = df['column_name'].apply(lambda x: re.findall(pattern, str(x))[0][1])

# 判断最后一位是数字还是字母，并删除最后一位
df['extracted'] = df['extracted'].apply(lambda x: x[:-1] if not x[-1].isdigit() else x)

# 输出结果
print(df)

在上面的代码中，我们首先使用之前提到的代码提取出了5-7位的字符串，并将其存储在`extracted`列中。然后，使用`apply`函数对每个单元格进行判断，如果最后一位是字母，则使用切片操作将其删除，否则不做改变。最后，将处理后的结果输出。

相关问题

python从excel中的某一列提取出其中的5-7位，并判断提取出来的最后一位是数字还是字母

你可以使用Python中的pandas库来读取Excel文件，并使用正则表达式来提取指定列的字符串中的5-7位，并判断最后一位是数字还是字母。具体代码如下：

import pandas as pd
import re

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

# 提取指定列的字符串中的5-7位
pattern = re.compile(r'\b(\w{4})(\w{3})\b')
df['extracted'] = df['column_name'].apply(lambda x: re.findall(pattern, str(x))[0][1])

# 判断最后一位是数字还是字母
df['is_digit'] = df['extracted'].apply(lambda x: x[-1].isdigit())

# 输出结果
print(df)

其中，`your_file_path.xlsx`是你要读取的Excel文件的路径，`column_name`是你要提取的列的名称。在上面的代码中，我们使用了正则表达式来提取指定列的字符串中的5-7位，即使用了`\w{4}`来匹配前4位，使用了`\w{3}`来匹配5-7位。然后，使用`apply`函数来对每个单元格进行匹配，并取出匹配结果中的第二个元素，即5-7位。最后，使用`isdigit`函数来判断最后一位是数字还是字母，并将结果存储在`is_digit`列中。

python提取excel中某一列

你可以使用 Python 的第三方库 pandas 来提取 Excel 中的某一列。具体步骤如下：

1. 安装 pandas 库：

pip install pandas

2. 导入 pandas 库：

import pandas as pd

3. 使用 pandas 的 read_excel() 函数读取 Excel 文件：

df = pd.read_excel('your_excel_file.xlsx')

4. 使用 DataFrame 的 loc[] 方法提取某一列数据：

column_data = df.loc[:, 'your_column_name']

其中，'your_column_name' 是你想要提取的列名。

完整的代码示例：

import pandas as pd

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

# 提取某一列数据
column_data = df.loc[:, 'your_column_name']

# 打印提取的数据
print(column_data)

注意，这里提取的是一个 pandas Series 对象，如果需要得到一个列表，可以使用 tolist() 方法：

column_list = column_data.tolist()

这样就可以得到一个列表，其中包含了 Excel 中某一列的所有数据。