python pandas 读取excel 列转换为数组
时间: 2023-11-23 08:05:56 浏览: 291
可以使用 Pandas 库中的 read_excel() 方法读取 Excel 文件,然后将其中的列转换为数组。
以下是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('example.xlsx')
# 将某一列转换为数组
data = df['column_name'].values
print(data)
```
其中,`example.xlsx` 为 Excel 文件的文件名,`column_name` 为需要转换为数组的列的列名,`data` 为转换后的数组。
相关问题
pandas读取excel数据转换成数组
以下是两种使用pandas读取excel数据并转换成数组的方法:
1. 读取excel指定列并转换成数组
```python
import pandas as pd
# 读取excel文件,指定读取第5列
data = pd.read_excel('your_file_path.xlsx', usecols=[4], names=None)
# 将读取的数据转换成列表
result = data.values.tolist()
# 打印转换后的列表
print(result)
```
2. 读取excel多列并转换成数组
```python
import pandas as pd
# 读取excel文件,指定读取第1列和第2列
data = pd.read_excel('your_file_path.xlsx', usecols=[1, 2], names=None)
# 将读取的数据转换成列表
result = data.values.tolist()
# 打印转换后的列表
print(result)
```
pandas读取列数据转换为数组
使用pandas库,可以轻松地读取列数据并将其转换为数组。
首先,需要导入pandas库,并使用pandas的read_csv函数或者其他读取函数读取包含列数据的文件或者数据源。如下所示:
```python
import pandas as pd
# 读取csv文件
data = pd.read_csv('data.csv')
# 读取Excel文件
data = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')
# 读取数据库表数据
import sqlite3
conn = sqlite3.connect('database.db')
data = pd.read_sql_query('SELECT * FROM table', conn)
```
读取数据后,可以使用pandas的DataFrame的列名或索引来访问特定的列数据。然后,将列数据转换为数组可以使用pandas的to_numpy()或者values属性。示例如下:
```python
# 读取data中的一列数据并转换为数组
column_arr = data['column_name'].to_numpy()
# 或者
column_arr = data['column_name'].values
```
这样,我们就可以得到名为column_name的列数据的数组column_arr。
另外,还可以使用pandas的tolist()方法来将列数据转换为列表类型,再进一步转换为数组类型。示例如下:
```python
# 将列数据转换为列表类型
column_list = data['column_name'].tolist()
# 将列表转换为数组类型
column_arr = np.array(column_list)
```
以上是使用pandas将列数据转换为数组的方式,可以根据具体需求选择合适的方法来进行操作。