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

python读取excel表格某一列数据

### 回答1：
您好！要使用Python读取Excel表格中某一行的数据，可以使用openpyxl库。下面是一份示例代码，假设您要读取的Excel文件名为"data.xlsx"，表格名为"Sheet1"，要读取的行号为2（即第二行）：

import openpyxl

# 打开Excel文件
workbook = openpyxl.load_workbook('data.xlsx')

# 选择表格
worksheet = workbook['Sheet1']

# 选择要读取的行数
row_num = 2

# 读取行数据
row_data = []
for cell in worksheet[row_num]:
    row_data.append(cell.value)

# 输出结果
print(row_data)

上述代码中，我们首先导入了openpyxl库，然后使用load_workbook()函数打开了Excel文件，并通过指定表格名选定了要读取的表格。接着，我们选择要读取的行数，然后使用for循环逐个读取该行中的单元格数据，并将其添加到一个列表中。最后，我们输出了这个列表，即可查看读取到的数据。

### 回答2：
Python是一种高级编程语言，使用Python可以轻松处理Excel表格。

在Python中，我们可以使用第三方库Pandas读取Excel文件。Pandas是一个功能强大的数据分析库，可以轻松地读取，处理和分析Excel表格。Pandas有一个简单的API，可以方便地读取Excel文件中的某一列数据。

首先，我们需要安装Pandas库。在命令行中输入以下命令：

pip install pandas

安装完成后，我们可以使用以下代码读取Excel文件中的某一列数据：

import pandas as pd

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

# 读取某一列数据
column = df['column_name']

# 输出数据
print(column)

在上面的代码中，首先我们导入了Pandas库。然后，我们使用`pd.read_excel()`函数读取Excel文件，将其存储在一个Pandas数据帧（DataFrame）中。接着，我们使用数据帧的索引方法`df['column_name']`读取Excel表格中的某一列数据。

最后，我们使用`print()`函数输出读取到的数据。这样，我们就可以轻松地读取Excel表格中的某一列数据啦！

总的来说，使用Python读取Excel表格某一列数据非常简单。只需要使用Pandas库提供的API就可以轻松完成。如果你想更好地掌握Python的数据处理能力，学习Pandas库是非常重要的一步。

### 回答3：
Python是一种优秀的编程语言，它可以方便地读取和处理Excel表格中的数据。读取Excel表格某一列数据可以通过Python中的pandas库实现。下面是使用pandas库实现读取Excel表格某一列数据的详细步骤。

首先，使用pandas库中的read_excel函数读取Excel表格数据：

import pandas as pd

# 读取Excel表格数据
df = pd.read_excel('data.xlsx')

其中，data.xlsx是待读取的Excel文件名，df是读取到的Excel表格数据。

接着，使用pandas库中的iloc函数按列索引选取列数据：

# 选取第1列的数据
column_1_data = df.iloc[:, 0]

其中，[:, 0]表示选取所有行，第1列的数据，column_1_data是获取到的第1列数据。

最后，可以对获取到的数据进行进一步的处理和分析。

完整代码如下：

import pandas as pd

# 读取Excel表格数据
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 选取第1列的数据
column_1_data = df.iloc[:, 0]

# 对获取到的数据进行处理和分析……

需要注意的是，使用以上方法读取Excel表格数据时需要保证Excel文件存在且格式正确，否则会报错。另外，对获取到的数据进行处理和分析可以根据具体业务需求进行相应的编写。

使用python语言写一个可以读取打开Excel表格中某一列单元格的链接

### 回答1：

使用 Python 可以使用 xlrd 库来读取 Excel 表格中某一列单元格的链接，具体步骤如下：1. 导入 xlrd 库；
2. 加载 Excel 表格文件；
3. 读取指定列的单元格；
4. 获取单元格中的链接；
5. 关闭 Excel 文件。

### 回答2：
使用Python可以使用第三方库openpyxl来读取Excel表格中的数据。下面是一个示例代码：

from openpyxl import load_workbook

def read_excel_link(file_path, sheet_name, column_index):
    # 加载Excel文件
    workbook = load_workbook(file_path)
    
    # 获取指定的工作表
    sheet = workbook[sheet_name]
    
    # 遍历指定列的单元格
    for row in sheet.iter_rows(min_row=1, min_col=column_index, max_col=column_index):
        for cell in row:
            # 检查单元格是否包含链接
            if cell.hyperlink is not None:
                print(cell.hyperlink.target)
            else:
                print("该单元格没有链接")

# 调用函数示例
file_path = "example.xlsx"
sheet_name = "Sheet1"
column_index = 1
read_excel_link(file_path, sheet_name, column_index)

上述代码中，我们首先使用`load_workbook`函数加载Excel文件。然后，通过`workbook[sheet_name]`来获取指定的工作表。接着，使用`iter_rows`遍历指定列的单元格，判断每个单元格是否包含链接。如果包含链接，则使用`cell.hyperlink`获取链接的目标地址。

注意：在运行代码之前，需要先安装openpyxl库。可以使用`pip install openpyxl`命令进行安装。

### 回答3：
使用Python语言可以使用openpyxl库来读取和操作Excel文件。下面是一个示例代码，可以读取并打印出Excel表格中某一列的单元格链接：

import openpyxl

# 打开Excel文件
wb = openpyxl.load_workbook('example.xlsx')

# 选择要操作的工作表，默认为第一张工作表
sheet = wb.active

# 获取选定列的所有单元格对象
column_cells = sheet['A']

# 遍历选择的列单元格对象
for cell in column_cells:
    # 检查单元格是否包含链接
    if cell.hyperlink is not None:
        # 打印链接的地址
        print(cell.hyperlink.target)

在上述代码中，首先使用`openpyxl.load_workbook()`函数打开Excel文件，接着选择要操作的工作表，默认为第一张工作表。然后通过指定列的字母作为索引，例如`'A'`，来获取该列的所有单元格对象。接下来就可以遍历列中的每个单元格，通过检查单元格是否包含链接来获取链接的地址，并将其打印出来。

注意：在使用这段代码之前，需要确保已经在Python环境中安装了openpyxl库，可以使用`pip install openpyxl`命令进行安装。另外，需要将代码中的`example.xlsx`替换为实际的Excel文件路径。