读取Excel表中第a到g列，第八行以及二十到二十九行的内容，并将其转化成numpy数组

可以使用Python的pandas库读取Excel文件，并使用numpy库将其转换为数组。以下是一个示例代码，其中假设Excel文件名为example.xlsx：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('example.xlsx', header=None)

# 提取需要的行和列
cols = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G'] # 第a到g列
rows = [7] + list(range(19, 29)) # 第八行以及二十到二十九行
data = df.loc[rows, cols].values

# 转换为numpy数组
array = np.array(data)

print(array)

这段代码首先使用pandas的read_excel函数读取Excel文件，并将其存储在DataFrame对象df中。然后，提取需要的行和列，存储在data中。最后，使用numpy的array函数将data转换为numpy数组array。

相关问题

使用numpy库将excel表A列到D列数据中>30的数字替换为0,用python怎么做

可以使用numpy库和pandas库来完成这个任务。具体的步骤如下：

1.导入numpy库和pandas库：

import numpy as np
import pandas as pd

2.读取excel表格数据：

假设excel表格名为"example.xlsx"，则可以使用pandas库中的read_excel()函数读取数据：

df = pd.read_excel('example.xlsx')

3.将A列到D列数据中>30的数字替换为0：

使用numpy库中的where()函数来完成这个任务，代码如下：

df.iloc[:, 0:4] = np.where(df.iloc[:, 0:4]>30, 0, df.iloc[:, 0:4])

这里使用了iloc函数来选取A列到D列的数据，然后使用where()函数将大于30的数替换为0。

4.将修改后的数据保存到excel表格中：

使用pandas库中的to_excel()函数将修改后的数据保存到excel表格中，代码如下：

df.to_excel('example_modified.xlsx', index=False)

这里将修改后的数据保存到了"example_modified.xlsx"文件中，并且指定了不保存行索引。

使用Python读取Excel第一列第二行之后的浮点型数据，并把他们指定为离散型

可以使用Python中的openpyxl库来读取Excel文件，并使用离散化技术将连续型数据转化为离散型数据。以下是一个示例代码，演示如何读取Excel文件中第一列第二行之后的浮点型数据，并将其按照等宽离散化的方法转化为离散型数据：

import openpyxl
import numpy as np

# 打开Excel文件
wb = openpyxl.load_workbook('example.xlsx')
# 选择需要读取的工作表
ws = wb['Sheet1']

# 读取第一列第二行之后的数据
data = [cell.value for cell in ws['A2':'A'+str(ws.max_row)]]

# 将浮点型数据按照等宽离散化的方法转化为离散型数据
bin_edges = np.linspace(min(data), max(data), num=10)
discretized_data = np.digitize(data, bin_edges)

# 打印转化后的数据
print(discretized_data)

在上述代码中，我们使用了openpyxl库来读取Excel文件，并使用了numpy库的digitize()方法来将浮点型数据离散化为离散型数据。具体来说，我们首先读取了第一列第二行之后的浮点型数据，然后使用numpy库的linspace()方法生成了一组等宽的区间，接着使用digitize()方法将浮点型数据映射到对应的离散值上。最后，我们打印出转化后的离散型数据。