plot_areas =readtable('D:\shuxuejianmodasai\C题\各地面积.xlsx','地块面积/亩');% 各地块面积 plot_areas 上面代码只读取数字该怎么该

如果你想从Excel文件中只读取数值数据（忽略非数字单元格），你可以使用`readtable`函数的参数`VariableTypes`来指定哪些列应被视为数值类型。在这种情况下，假设所有表示面积的列都是数值，你可以这样做：

% 指定变量类型为'number'（数值型）
plot_areas = readtable('D:\shuxuejianmodasai\C题\各地面积.xlsx', 'VariableTypes', {'number', 'number', ...}); % 假设有多个面积相关的列

% 如果不确定列名，可以尝试以下方式，用'*'通配符匹配所有列：
% plot_areas = readtable('D:\shuxuejianmodasai\C题\各地面积.xlsx', 'VariableTypes', 'number', 'ReadMissing', true);

% 查看数据前几行以确认是否正确读取了数值
head(plot_areas)

记得将'...]'中的'number'替换为你实际知道的包含面积数据的列标题。

如果文件中有混合的数据类型，可能需要进一步筛选或转换才能获取纯数字值。如果你只是想提取特定列的数值，那么可以用`data(:, column_index)`的形式，其中`column_index`是你想要的列号。

相关问题

plots = attachment1[['地块名称', '地块类型', '地块面积/亩 ']].to_dict('records')

`plots` 是一个DataFrame的实例，它通过 `attachment1` 数据框选择了三列：'地块名称'，'地块类型' 和 '地块面积/亩'。`to_dict('records')` 方法将这个子集转换成一个Python字典列表（每个字典对应一行数据），其中键是列名，值是相应的单元格值。

举个例子，假设`attachment1`的数据如下：

| 地块名称 | 地块类型 | 地块面积/亩 |
| --- | --- | --- |
| A区 | 商业 | 100 |
| B区 | 住宅 | 200 |
| C区 | 工业 | 300 |

那么，`plots` 变量将会是：

[
    {'地块名称': 'A区', '地块类型': '商业', '地块面积/亩': 100},
    {'地块名称': 'B区', '地块类型': '住宅', '地块面积/亩': 200},
    {'地块名称': 'C区', '地块类型': '工业', '地块面积/亩': 300}
]

你可以遍历这个列表来访问特定地块的信息，例如找到面积最大的地块：

max_area_plot = max(plots, key=lambda x: x['地块面积/亩'])
print(f"面积最大的地块是 {max_area_plot['地块名称']}，面积为 {max_area_plot['地块面积/亩']}/亩")