用python编写程序，列出完整程序。 读取某个excel表格的第0至21列,对于每一行， 如果第3至21列都有数字，第2列输入“数据完整”； 如果第3到21列都为空，第2列输入“无肝脾数据”； 否则： 如果第12至21列都为空，第2列输入“未见脾”； 如果第12至21列不全为空，第3至12列都有数字，第2列输入“脾图像不足3层或图像偏小”； 如果第12至21列不全为空，第3至12列不全为空，第2列输入“肝脾数据不全” 将内容保存至该excel表格

以下是使用Python编写的完整程序：

import pandas as pd# 读取Excel表格
df = pd.read_excel(r'你的文件路径')# 检查第3列到第21列是否有数字
for i in range(df.shape[0]):
    count = 0
    for j in range(3,22):
        if df.iloc[i,j] != 0:
            count += 1
    if count == 19:
        df.iloc[i,2] = '数据完整'
    elif count == 0:
        df.iloc[i,2] = '无肝脾数据'
    else:
        count2 = 0
        for j in range(12,22):
            if df.iloc[i,j] != 0:
                count2 += 1
        if count2 == 0:
            df.iloc[i,2] = '未见脾'
        elif count2 == count:
            df.iloc[i,2] = '脾图像不足3层或图像偏小'
        else:
            df.iloc[i,2] = '肝脾数据不全'# 保存表格
df.to_excel(r'你的文件路径', index=False)

相关问题

用python编写程序，列出完整程序，读取某个excel表格的第0至20列，将第2至19列格式由“以文本形式存储的数字”转换为数字

### 回答1：

# -*- coding: utf-8 -*-
import xlrd # 导入 xlrd 模块# 打开Excel文件
excel_file = xlrd.open_workbook('<文件路径和文件名>.xlsx')# 读取指定sheet表
sheet = excel_file.sheet_by_name('<表名>')# 读取指定列
for i in range(0,20):
if i >= 2 and i <= 19:
cell_value = sheet.cell(0, i).value # 读取第0行第i列，将文本形式的数字转换为数字
cell_num = float(cell_value)
print(cell_num)
else:
cell_value = sheet.cell(0, i).value # 读取第0行第i列
print(cell_value)

### 回答2：
你好！以下是使用Python编写的程序来实现读取某个Excel表格的第0至20列，并将第2至19列的格式从“以文本形式存储的数字”转换为数字的完整程序：

首先，我们需要安装`pandas`库来处理Excel表格。你可以使用以下命令来安装它：

pip install pandas

接下来，我们可以使用以下代码来读取Excel表格中的数据并进行格式转换：

import pandas as pd

# 读取Excel表格数据
data = pd.read_excel('your_excel_file.xlsx', usecols='A:T')

# 遍历需要转换的列
for column in data.columns[2:20]:
    # 将“以文本形式存储的数字”转换为数字
    data[column] = pd.to_numeric(data[column], errors='coerce')

# 打印转换后的数据
print(data)

在上述代码中，`your_excel_file.xlsx`是你要读取的Excel文件名。`usecols='A:T'`指定我们需要读取的列范围，即第0至20列。`data[column] = pd.to_numeric(data[column], errors='coerce')`将第2至19列的数据从“以文本形式存储的数字”转换为数字。`errors='coerce'`参数将无法转换为数字的数据转换为`NaN`。

最后，我们使用`print(data)`来打印转换后的数据。

你可以根据自己的实际需求修改文件名以及列范围。希望对你有帮助！

### 回答3：
可以使用Python中的pandas库来读取和处理Excel表格。具体的步骤如下：

import pandas as pd

# 读取excel文件
df = pd.read_excel("your_file.xlsx", usecols=list(range(0, 21)))  # 读取第0至20列

# 遍历2至19列，并将数据格式转换为数字
for i in range(2, 20):
    df.iloc[:, i] = pd.to_numeric(df.iloc[:, i], errors='coerce')  # 将文本形式存储的数字转换为数字

# 打印处理后的数据
print(df.head())

在上述代码中，首先导入pandas库，然后使用`read_excel`函数读取Excel文件。其中的`usecols`参数指定要读取的列范围，你可以根据需要来设置。

然后，我们使用一个for循环遍历第2至19列，并通过`pd.to_numeric`函数将其转换为数值类型，其中的`errors='coerce'`表示将非数字的值转换为NaN。

最后，我们使用`head`函数打印处理后的前几行数据，以检查转换是否成功。

注意：在运行代码之前，你需要确保已安装好了pandas库，可以使用`pip install pandas`命令来安装。并将代码中的"your_file.xlsx"替换为你自己的Excel文件名。

用python编写程序，列出完整程序。 读取某个excel表格的第0至21列,对于每一行， 如果第3至21列都有数字，'结论'输入“数据完整”； 如果第3到21列都为空，'结论'输入“无肝脾数据”； 否则： 如果第12至21列都为空，'结论'输入“未见脾”； 如果第12至21列不全为空，第3至12列都有数字，'结论'输入“脾图像不足3层或图像偏小”； 如果第12至21列不全为空，第3至12列不全为空，'结论'输入“肝脾数据不全” 将内容保存至该excel表格

答：import pandas as pd# 读取excel表格
df = pd.read_excel('excel_file.xlsx', usecols=list(range(0,21)))# 对每一行进行判断
for i in range(df.shape[0]):
# 如果第3至21列都有数字，'结论'输入“数据完整”
if df.iloc[i, 3:21].notnull().all():
df.loc[i, '结论'] = '数据完整'
# 如果第3到21列都为空，'结论'输入“无肝脾数据”
elif df.iloc[i, 3:21].isnull().all():
df.loc[i, '结论'] = '无肝脾数据'
# 如果第12至21列都为空，'结论'输入“未见脾”
elif df.iloc[i, 12:21].isnull().all():
df.loc[i, '结论'] = '未见脾'
# 如果第12至21列不全为空，第3至12列都有数字，'结论'输入“脾图像不足3层或图像偏小”
elif df.iloc[i, 3:12].notnull().all():
df.loc[i, '结论'] = '脾图像不足3层或图像偏小'
# 如果第12至21列不全为空，第3至12列不全为空，'结论'输入“肝脾数据不全”
elif df.iloc[i, 3:12].notnull().any():
df.loc[i, '结论'] = '肝脾数据不全'# 将内容保存至excel表格
df.to_excel('excel_file.xlsx', index=False)