python判断单元格中数据是否仅包含数字

时间: 2024-04-08 21:28:46 浏览: 21
可以使用Python的isdigit()方法来判断单元格中的数据是否仅包含数字。isdigit()方法可以用于字符串,它会返回True,如果字符串中的所有字符都是数字,否则返回False。 以下是一个示例代码: ```python def is_numeric(cell): return str(cell).isdigit() # 测试示例 cell1 = 12345 cell2 = 'abc123' cell3 = '12345' cell4 = '12.34' print(is_numeric(cell1)) # 输出 True print(is_numeric(cell2)) # 输出 False print(is_numeric(cell3)) # 输出 True print(is_numeric(cell4)) # 输出 False ``` 在上述代码中,is_numeric()函数接受一个参数cell,该参数可以是任何类型的数据。使用str()函数将其转换为字符串,然后调用isdigit()方法进行判断。最后输出结果为True或False,表示单元格中的数据是否仅包含数字。 希望这个答案对你有帮助!如有其他问题,请随时提问。
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python判断单元格是不是纯数字

要判断一个单元格是否为纯数字,可以使用Python的置函数`isdigit()`。这个函数可以用于判断字符串是否只包含数字字符。 在`isdigit()`函数之前,需要保单元格中的值以字符串的式存在。如果使用的是Excel表格,可以使用`openpyxl`库来读取单元格的值。以下是一个示例代码: ```python from openpyxl import load_workbook def is_numeric_cell(cell): value = str(cell.value) # 将单元格的值转换为字符串 return value.isdigit() # 加载Excel文件 workbook = load_workbook('example.xlsx') sheet = workbook.active # 选取单元格A1进行判断 cell = sheet['A1'] is_numeric = is_numeric_cell(cell) if is_numeric: print("单元格A1是纯数字") else: print("单元格A1不是纯数字") ``` 请注意,上述代码使用了`openpyxl`库来读取Excel文件和单元格的值。如果你使用的是其他类型的表格文件或数据源,请相应地调整代码来获取单元格中的值。

excel中有一列数据包含字母与数字python中怎么实现读取的数字输出数字,读取的字母带引号

可以使用 Python 的字符串处理函数将 Excel 中的数据分离成字母和数字部分。具体步骤如下: 1. 使用 `openpyxl` 库打开 Excel 文件,并选定要读取的工作表和要读取的数据列。 2. 遍历数据列中的每个单元格,对每个单元格的值进行处理。 3. 对于每个单元格的值,使用 `isnumeric()` 函数判断是否为数字。若是数字,则直接输出该数字;若不是数字,则使用字符串切片将字母部分和数字部分分离开来。 4. 将字母部分加上引号,输出数字和带引号的字母部分。 下面是代码示例: ```python import openpyxl # 打开 Excel 文件 workbook = openpyxl.load_workbook('example.xlsx') worksheet = workbook['Sheet1'] # 选定要读取的数据列 column = worksheet['A'] # 遍历数据列中的每个单元格 for cell in column: value = cell.value # 判断单元格的值是否为数字 if str(value).isnumeric(): print(value) else: # 分离字母部分和数字部分 letters = '' numbers = '' for char in str(value): if char.isalpha(): letters += char elif char.isnumeric(): numbers += char # 输出带引号的字母部分和数字部分 print("'" + letters + "'", int(numbers)) ``` 注意:该代码示例假设 Excel 中的数据列只包含数字和字母,且字母部分只包含大写或小写字母。如果数据列中还包含其他字符,需要进一步处理。

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#!/bin/env python import numpy as np import pandas as pd import openpyxl,os df_csv = pd.read_csv(r'Permance_a.csv',index_col=0,encoding='utf-8') df_csv.to_excel(r'Permance_a.xlsx') # 打开Excel文件 wb = openpyxl.load_workbook('Permance_a.xlsx') # 选择第一个工作表 ws = wb.active # 循环遍历每一个单元格 for row in ws.iter_rows(): for cell in row: # 判断单元格是否包含% if '%' in str(cell.value): # 将单元格格式设置为数字格式 cell.number_format = '0.00%' # 将单元格值除以100并重新赋值给单元格 cell.value = float(cell.value.strip('%')) / 100 # 保存Excel文件 wb.save('Permance_a.xlsx') # 源表格和目标表格的文件名 source_file = r'Permance_a.xlsx' target_file = r'Permance.xlsx' source_end_col = 8 # 结束列 source_start_col = 5 # 开始列 source_start_row = [2,12,22,32] source_end_row = [11,21,31,41] target_end_col = 6 # 结束列 target_start_col = 3 # 开始列 target_start_row = [7,35,21,49] target_end_row = [16,44,30,58] # 打开两个工作簿 wb1 = openpyxl.load_workbook(source_file) ws1 = wb1.active target_ws_name = 'sd' + source_file[-6] wb2 = openpyxl.load_workbook(target_file) wb2.active.title = target_ws_name ws2 = wb2.active # 将源表格的数据覆盖到目标表格中 for i in range(len(source_start_row)): for row in range(source_start_row[i], source_end_row[i]+1): for col in range(source_start_col, source_end_col+1): value = ws1.cell(row=row, column=col).value ws2.cell(row=target_start_row[i]+row-source_start_row[i], column=target_start_col+col-source_start_col, value=value) # 保存目标表格 wb2.save(target_file) 修改以上代码,将目标文件中折线图引用的数据源中的工作名修改为当前工作表名

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