python 提取excel一列中不包含标题的除了none类型的值并生成一个列表

你可以使用pandas库来读取excel文件，然后使用列名称来访问指定列的数据。这些数据是pandas的数据类型'Series'。接下来，你可以使用'Series'的'notnull'方法来过滤出'None'值，然后使用'values'属性来获取该列的值列表。

具体实现如下：

import pandas as pd

# 读取excel文件
df = pd.read_excel("文件路径")

# 访问指定列，并过滤出'None'值
column = df["列名"].notnull()

# 获取列值列表
values = column.values.tolist()

注意：在上述代码中，你需要替换"文件路径"和"列名"为实际的值。

相关问题

python 提取excel一列中除了none类型的值并生成一个列表

### 回答1：
下面是如何在 Python 中提取 Excel 中的一列并生成一个新的列表的示例代码：

import openpyxl

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

# 选择工作表
ws = wb['Sheet1']

# 提取指定列的值，并生成一个新的列表
column_values = [cell.value for cell in ws['A']]

# 过滤掉 None 类型的值
filtered_values = [value for value in column_values if value is not None]

print(filtered_values)

其中，`openpyxl` 是一个用于处理 Excel 文件的 Python 库，可以帮助你读取和写入 Excel 文件。这个示例中，我们使用了它来打开 Excel 文件并选择工作表。然后使用列表推导式（list comprehension）提取了指定列（这里是列 A）的值，并生成了一个新的列表 `column_values`。最后，我们再使用另一个列表推导式来过滤掉 `None` 类型的值，得到最终的结果。

### 回答2：
我们可以使用Python中的pandas库来提取Excel表格中一列的值，并将非None类型的值生成一个列表。

首先，我们需要确保已经安装了pandas库。如果还未安装，可以使用以下命令来安装pandas：

pip install pandas

接下来，我们可以使用pandas库中的read_excel函数来读取Excel表格。假设我们要读取的Excel文件名为"example.xlsx"，表格中要提取的列名为"Column1"，代码如下：

import pandas as pd

# 读取Excel表格
df = pd.read_excel('example.xlsx')

# 提取指定列的值
column_values = df['Column1'].tolist()

# 生成一个除了None类型的值的列表
filtered_values = [value for value in column_values if value is not None]

最后，我们将提取出的值生成一个除了None类型的值的列表，可以使用列表推导式来实现。这里我们使用了一个条件判断来过滤出非None的值。

运行以上代码后，`filtered_values`就是我们所需的列表，其中包含了除了None类型的Excel列中的值。

需要注意的是，上述代码假设Excel表格中的数据已经在内存中，并且列名为"Column1"。如果需要从文件中读取数据，并且列名不同，请根据实际情况修改代码。

### 回答3：
可以使用Python的pandas库来实现提取Excel一列中除了None类型的值，并生成一个列表。

首先，需要安装pandas库。可以使用以下命令在命令行中安装pandas：

pip install pandas

接下来，可以使用以下代码实现提取Excel一列中除了None类型的值的功能：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('filename.xlsx')  # 将filename.xlsx替换为Excel文件的路径

# 提取需要的一列数据，假设为第一列
column_data = df.iloc[:, 0]

# 使用列表推导式生成排除None值的列表
values_list = [value for value in column_data if value is not None]

# 打印生成的列表
print(values_list)

以上代码中，我们首先使用pandas库的`read_excel`函数读取Excel文件，并将其存储在DataFrame对象df中。然后，使用`iloc`函数提取需要的一列数据（这里假设是第一列），并将其存储在column_data变量中。接下来，使用列表推导式生成一个新列表values_list，其中排除了所有的None值。最后，通过打印values_list，我们可以看到生成的列表。请将代码中的'filename.xlsx'替换为实际的Excel文件路径。

python读取excel数据openxl，在多个标题中，识别出用户名和密码所在2列，提取并生成字典

在Python中，使用`openpyxl`库可以方便地读取Excel文件。如果你需要从多个标题中找到特定的“用户名”和“密码”列，你可以按照以下步骤操作：

1. 首先，安装`openpyxl`库，如果还没有安装，可以在命令行或终端输入：

   pip install openpyxl

2. 然后，通过下面的代码打开Excel文件，并查找指定标题（假设“用户名”在A列，“密码”在B列）：

from openpyxl import load_workbook

# 加载工作簿
wb = load_workbook('your_file.xlsx')  # 替换为你的文件路径
sheet = wb['Sheet1']  # 假设你的数据在第一个工作表，如果是其他表名，替换为实际名称

# 获取列名，通常它们会在第一行
header_row = sheet[1]  # 假定行索引从1开始，如果标题在其他行，调整行数
username_index = header_row['A'].value  # 找到用户名所在的单元格位置（A列）
password_index = header_row['B'].value  # 同理，找到密码所在的单元格位置（B列）

# 创建空列表来存储结果
data_dict = []

# 遍历剩余行（从第二行开始），获取用户和密码
for row in sheet.iter_rows(min_row=2):  # 假定从第二行开始
    username = row[username_index].value
    password = row[password_index].value
    if username and password:  # 检查是否都有值，避免None或空字符串
        data_dict.append({'Username': username, 'Password': password})

# 生成字典列表
print(data_dict)