用python编写程序，使用pandas，列出完整程序 读取某个excel表格的第0至20列，判断3到20列数据情况。如果3到20列都没有数据，第2列输入“无肝脾数据”； 如果3到20列有数据，第6、7、8、12、13、14、18、19、20列都没有数据，第2列输入“未见脾”；如果3到20列有数据，6、7、8、12、13、14、18、19、20不全有数据，第2列输入“图像不足3层或图像偏小”；如果3到20列有数据，第3、4、5、9、10、11、15、16、17列数据不全，第2列输入“脾图像不足3层或图像偏小，肝数据不全”

# 示例代码
import pandas as pd# 读取 Excel 表格
df = pd.read_excel('excel.xlsx')# 判断 3 到 20 列数据情况
for i in range(3, 21):
col_data = df.iloc[:, i]
if col_data.isnull().all():
df.iloc[:, 2] = '无肝脾数据'
break# 判断 6、7、8、12、13、14、18、19、20 列数据情况
cols_list = [6, 7, 8, 12, 13, 14, 18, 19, 20]
cols_data = df.iloc[:, cols_list]if cols_data.isnull().all().all():
df.iloc[:, 2] = '未见脾'# 判断 3、4、5、9、10、11、15、16、17 列数据情况
cols_list = [3, 4, 5, 9, 10, 11, 15, 16, 17]
cols_data = df.iloc[:, cols_list]if not cols_data.isnull().all().all():
df.iloc[:, 2] = '脾图像不足3层或图像偏小，肝数据不全'# 输出完整程序
print(df)

相关问题

用python编写程序，列出完整程序，读取某个excel表格的第0至20列，将第2至19列格式由“以文本形式存储的数字”转换为数字

### 回答1：

# -*- coding: utf-8 -*-
import xlrd # 导入 xlrd 模块# 打开Excel文件
excel_file = xlrd.open_workbook('<文件路径和文件名>.xlsx')# 读取指定sheet表
sheet = excel_file.sheet_by_name('<表名>')# 读取指定列
for i in range(0,20):
if i >= 2 and i <= 19:
cell_value = sheet.cell(0, i).value # 读取第0行第i列，将文本形式的数字转换为数字
cell_num = float(cell_value)
print(cell_num)
else:
cell_value = sheet.cell(0, i).value # 读取第0行第i列
print(cell_value)

### 回答2：
你好！以下是使用Python编写的程序来实现读取某个Excel表格的第0至20列，并将第2至19列的格式从“以文本形式存储的数字”转换为数字的完整程序：

首先，我们需要安装`pandas`库来处理Excel表格。你可以使用以下命令来安装它：

pip install pandas

接下来，我们可以使用以下代码来读取Excel表格中的数据并进行格式转换：

import pandas as pd

# 读取Excel表格数据
data = pd.read_excel('your_excel_file.xlsx', usecols='A:T')

# 遍历需要转换的列
for column in data.columns[2:20]:
    # 将“以文本形式存储的数字”转换为数字
    data[column] = pd.to_numeric(data[column], errors='coerce')

# 打印转换后的数据
print(data)

在上述代码中，`your_excel_file.xlsx`是你要读取的Excel文件名。`usecols='A:T'`指定我们需要读取的列范围，即第0至20列。`data[column] = pd.to_numeric(data[column], errors='coerce')`将第2至19列的数据从“以文本形式存储的数字”转换为数字。`errors='coerce'`参数将无法转换为数字的数据转换为`NaN`。

最后，我们使用`print(data)`来打印转换后的数据。

你可以根据自己的实际需求修改文件名以及列范围。希望对你有帮助！

### 回答3：
可以使用Python中的pandas库来读取和处理Excel表格。具体的步骤如下：

import pandas as pd

# 读取excel文件
df = pd.read_excel("your_file.xlsx", usecols=list(range(0, 21)))  # 读取第0至20列

# 遍历2至19列，并将数据格式转换为数字
for i in range(2, 20):
    df.iloc[:, i] = pd.to_numeric(df.iloc[:, i], errors='coerce')  # 将文本形式存储的数字转换为数字

# 打印处理后的数据
print(df.head())

在上述代码中，首先导入pandas库，然后使用`read_excel`函数读取Excel文件。其中的`usecols`参数指定要读取的列范围，你可以根据需要来设置。

然后，我们使用一个for循环遍历第2至19列，并通过`pd.to_numeric`函数将其转换为数值类型，其中的`errors='coerce'`表示将非数字的值转换为NaN。

最后，我们使用`head`函数打印处理后的前几行数据，以检查转换是否成功。

注意：在运行代码之前，你需要确保已安装好了pandas库，可以使用`pip install pandas`命令来安装。并将代码中的"your_file.xlsx"替换为你自己的Excel文件名。

用python的pandas编写程序，列出完整程序。 读取某个excel表格的第0至20列。 如果第3至20列都有数字，第2列输入“数据完整”； 如果第3到20列都为空，第2列输入“无肝脾数据”； 否则： 如果第12至20列都为空，第2列输入“未见脾”； 如果第12至20列不全有数字，第3至11列都有数字，第2列输入“脾图像不足3层或图像偏小”； 如果第12至20列不全有数字，第3至11列不全有数字，第2列输入“肝脾数据不全” 将内容保存至该excel表格

import pandas as pd
# 读取 Excel 表格
df = pd.read_excel("test.xlsx", usecols = range(0,20))
# 如果第3至20列都有数字
if (df.iloc[:,2:].notnull().all().all()):
df.iloc[:,1] = "数据完整"
# 如果第3到20列都为空
elif (df.iloc[:,2:].isnull().all().all()):
df.iloc[:,1] = "无肝脾数据"
# 如果第12至20列都为空
elif (df.iloc[:,11:].isnull().all().all()):
df.iloc[:,1] = "未见脾"
# 如果第12至20列不全有数字，第3至11列都有数字
elif (df.iloc[:,11:].notnull().any().all() and df.iloc[:,2:11].notnull().all().all()):
df.iloc[:,1] = "脾图像不足3层或图像偏小"
# 如果第12至20列不全有数字，第3至11列不全有数字
else:
df.iloc[:,1] = "肝脾数据不全"
# 将内容保存至excel表格
df.to_excel("test.xlsx")