使用python从excel表格读取某列数据，但忽略其中的空白单元格，并将那列数据存入一个列表list

你可以使用Python中的pandas库来读取Excel表格并将某列数据存入列表中。以下是代码示例：

import pandas as pd

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

# 选择某一列数据并忽略空白单元格
column_data = df['your_column_name'].dropna().tolist()

# 输出列表
print(column_data)

在以上代码中，我们首先使用`pandas`库的`read_excel`函数读取Excel文件，返回一个数据框（DataFrame）对象。然后，我们使用`dropna`函数过滤空白单元格，并使用`tolist`函数将数据转换为列表。最后，我们将列表打印输出。

相关问题

如何使用python将xlsx表格中部分单元格的汉字，按各单元格顺序存入list

可以使用Python的openpyxl库来读取和操作Excel文件。

首先，需要安装openpyxl库：

pip install openpyxl

然后，可以使用以下代码来读取xlsx表格中指定单元格的值，并将它们按顺序存入一个列表中：

from openpyxl import load_workbook

# 加载Excel文件
wb = load_workbook(filename='example.xlsx')

# 选择工作表
ws = wb['Sheet1']

# 按顺序读取指定单元格的值
cell_values = []
for row in ws.iter_rows(min_row=2, max_col=2, values_only=True):
    cell_values.append(row[1])

# 输出结果
print(cell_values)

在上述代码中，我们使用了`iter_rows`方法来按行迭代读取数据，并使用`min_row`和`max_col`参数来指定要读取的单元格范围。`values_only`参数告诉openpyxl只返回单元格的值，而不是包含单元格对象的元组。

以上代码假设要读取Sheet1工作表中第2列的所有单元格的值，并将它们按顺序存入一个列表中。你可以根据实际需求修改代码中的参数。

python读取excel数据为list

### 回答1：
可以使用Python中的pandas库来读取Excel数据，并将其转换为list。

具体步骤如下：

1. 安装pandas库：在命令行中输入`pip install pandas`，等待安装完成。

2. 导入pandas库：在Python代码中添加`import pandas as pd`。

3. 使用pandas的`read_excel`函数读取Excel文件，例如：`df = pd.read_excel('data.xlsx')`，其中`data.xlsx`为Excel文件名。

4. 将读取的数据转换为list，例如：`data_list = df.values.tolist()`。

完整代码如下：

import pandas as pd

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

# 将数据转换为list
data_list = df.values.tolist()

# 打印list
print(data_list)

注意：在读取Excel文件时，需要保证Excel文件与Python代码在同一目录下，或者使用文件的绝对路径。

### 回答2：
Python 读取 Excel 数据为 List

在 Python 中，使用第三方库 Pandas 来读取 Excel 数据会比较容易，以下是具体的步骤：

首先，我们需要安装 Pandas：

pip install pandas

接着，我们需要引入 Pandas：

import pandas as pd

然后，使用 Pandas 的 read_excel 函数来读取 Excel 文件：

df = pd.read_excel('file.xlsx', sheet_name='sheet1')

在这里，'file.xlsx' 是要读取的文件，'sheet1' 是 Excel 文件中的表格名称。

接着，我们可以使用 df.values.tolist() 函数将数据转换成 Python 的 List 数据类型：

data_list = df.values.tolist()

现在，我们得到了一个 List 类型的变量 data_list，其中包含了 Excel 文件中的所有数据。如果我们需要获取某一列或某一行的数据，可以使用 Pandas 的 loc 或 iloc 函数。

例如，我们要获取第一列的数据：

col1_data = df.iloc[:, 0].tolist()

这里，:.表示获取所有的行，0 表示第一列，tolist() 将其转换成 Python 的 List 类型。

总体来说，使用 Pandas 不仅能够方便地读取 Excel 文件，还能十分便捷地对数据进行处理和分析。在处理大量数据时，使用 Pandas 也能够提高数据处理和计算的效率。

### 回答3：
Python 作为一种非常流行的编程语言，常常用来处理数据。在进行数据处理的过程中，读取 Excel 表格是常见的需求之一。Python 中可以通过一些第三方库来实现读取 Excel 表格的操作，其中比较常用的是 pandas 和 openpyxl 库。

使用 pandas 库来读取 excel 表格数据，我们需要使用其中的 read_excel 方法。该方法可以接收一个 excel 文件名或者一个 URL 作为输入，并返回一个 DataFrame 对象。如果我们只需要读取表格中的一列或者一行数据，也可以使用这个方法实现。代码示例如下：

import pandas as pd

# 读取整个 Excel 表格的数据
df = pd.read_excel('excel_filename.xlsx')

# 读取指定 Sheet 的数据
df = pd.read_excel('excel_filename.xlsx', sheet_name='Sheet1')

# 读取指定列数据
column_data = pd.read_excel('excel_filename.xlsx', usecols=['列名'])

# 读取指定行数据
row_data = pd.read_excel('excel_filename.xlsx', nrows=1)

如果我们想要将 Excel 表格中的数据存入列表中，可以使用 pandas 库提供的 to_dict 和 to_records 方法，代码示例如下：

import pandas as pd

# 将整个 Excel 表格转换为字典类型
data_dict = pd.read_excel('excel_filename.xlsx').to_dict()

# 将 Excel 表格中的一列数据转换为列表类型
column_data = pd.read_excel('excel_filename.xlsx', usecols=['列名']).to_dict()['列名']

# 将 Excel 表格中的一行数据转换为列表类型
row_data = pd.read_excel('excel_filename.xlsx', nrows=1).to_dict('records')[0]

使用 openpyxl 库来读取 Excel 表格数据，我们需要使用其中的 load_workbook 方法。该方法可以接收一个 excel 文件名作为输入，并返回一个 Workbook 对象。使用 Workbook 对象我们可以读取指定的表格信息。代码如下：

import openpyxl

# 读取 Excel 表格
workbook = openpyxl.load_workbook('excel_filename.xlsx')

# 读取指定的 Sheet
worksheet = workbook['Sheet1']

# 读取指定单元格
cell_value = worksheet['A1'].value

如果我们想要将 Excel 表格中的数据存入列表中，可以使用 openpyxl 库中的 iter_rows 和 iter_cols 方法，代码示例如下：

import openpyxl

# 读取 Excel 表格
workbook = openpyxl.load_workbook('excel_filename.xlsx')

# 读取指定的 Sheet
worksheet = workbook['Sheet1']

# 将行数据转换为列表类型
row_data = [cell.value for cell in worksheet.iter_rows(min_row=1, max_row=1, values_only=True)][0]

# 将列数据转换为列表类型
column_data = [cell.value for cell in worksheet.iter_cols(min_col=1, max_col=1, values_only=True)][0]

以上就是 Python 中读取 Excel 表格数据为列表的几种常见方法，大家可以根据自己的具体需求选择相应的方法。