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中某一列的值

可以使用 `openpyxl` 模块来读取 Excel 文件，并使用 `iter_cols` 方法来获取某一列的值。例如，假设你要提取第二列（B列）的值，可以按照以下步骤操作：

import openpyxl

# 打开 Excel 文件
wb = openpyxl.load_workbook('filename.xlsx')
# 选择工作表
ws = wb.active
# 获取第二列的值
column_values = [cell.value for cell in ws.iter_cols(min_col=2, max_col=2)]

在这个例子中，`min_col` 和 `max_col` 参数指定了要提取的列的范围。`iter_cols` 方法返回一个生成器，生成器的每个元素都是这一列的单元格对象。我们可以使用列表推导式来提取每个单元格的值，并将它们保存到一个列表中。

使用python读取excel第一列数据存入一个列表表中

在Python中，读取Excel文件并提取其中的数据可以使用`pandas`库，它提供了一个非常方便的方式来处理Excel表格数据。以下是使用`pandas`读取Excel文件第一列数据并将其存入列表的步骤：

1. 首先确保安装了`pandas`库和`openpyxl`引擎（用于读取`.xlsx`文件），如果没有安装可以使用pip安装：

   pip install pandas openpyxl

2. 导入`pandas`库，并使用`pandas.read_excel`函数读取Excel文件。假设文件名为`example.xlsx`，并且我们想读取的是这个文件中名为`Sheet1`的工作表的第一列数据：

   import pandas as pd

   # 读取Excel文件
   df = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet1')

   # 将第一列数据存入列表
   column_list = df.iloc[:, 0].tolist()

这里`df`是一个DataFrame对象，`iloc[:, 0]`是通过位置索引选择第一列（索引从0开始），`tolist()`方法将这一列的数据转换成一个列表。

3. 最后，`column_list`变量就包含了Excel文件第一列的数据。