pandas读取中文excel文件，并提取指定列的数据

可以使用pandas库中的read_excel函数来读取中文excel文件，然后使用loc函数来提取指定列的数据。具体代码如下：

import pandas as pd

# 读取中文excel文件
df = pd.read_excel('中文excel文件名.xlsx')

# 提取指定列的数据
data = df.loc[:, '指定列名']

其中，'中文excel文件名.xlsx'是你要读取的中文excel文件名，'指定列名'是你要提取的列的列名。

相关问题

pandas读取excel表格，提取C列的手机号码到d列

要使用Pandas从Excel文件中提取特定列（如C列）的数据并将其存储到新列（如D列），你可以按照以下步骤操作：

1. 首先，导入所需的库：

import pandas as pd

2. 然后，读取Excel文件，指明需要的列（这里假设C列的索引为1，因为Python索引从0开始）：

# 读取Excel文件，只取C列
df = pd.read_excel("your_file.xlsx", usecols=[1])

注意替换 "your_file.xlsx" 为你的实际文件路径。

3. 如果C列是字符串类型且可能包含非数字的手机号码，直接赋值到新列可能会有问题。可以使用正则表达式来解析手机号码。首先，定义一个函数用于提取手机号码：

def extract_phone_number(row):
    match = re.search(r'\b\d{11}\b', row[C])  # 假设C列名称为'C'
    if match:
        return match.group()
    else:
        return None

# 创建一个新的D列来保存手机号码
df['D'] = df.apply(extract_phone_number, axis=1)

这里假设 `re` 库已导入，且正则表达式 `\b\d{11}\b` 是用于匹配11位数字的手机号码。

4. 最后，打印结果：

print(df)

这会显示原始DataFrame，其中C列的内容已经被解析成手机号码，并存储在新的D列中。

pandas读取excel表格，提取A列的字节数到c列

要使用pandas从Excel文件中读取数据并提取特定列的数据，可以按照以下步骤操作：

首先，导入`pandas`库并读取Excel文件：

from pandas import DataFrame, Series
# 读取excel文件
df = pd.read_excel('C:\\Users\\whd\\Desktop\\test\\daofang.xls')

接着，假设我们有一个名为'A'的列（可能存储的是字节相关的数据），我们可以创建一个新的列'C'，并将'A'列的内容转换为字节数。如果'A'列已经是字节数，可以直接相加或复制。这里以假设'A'列是字符串形式表示字节数为例：

# 假设'A'列是以字符串形式表示字节数，先转换为实际数值
if 'A' in df.columns:
    df['A_bytes'] = df['A'].astype(int)  # 如果'A'列可以直接转换为int，则不需要astype
else:
    raise ValueError("Column 'A' not found in the dataframe.")

# 创建新的列'C'，将'A'列的字节数赋值给它
df['C'] = df['A_bytes']

最后，打印结果确认数据是否正确：

print(df)

如果你想要直接将'A'列的字节数累加到另一个已存在的列，如'B'列，替换上述代码中的`df['C'] = df['A_bytes']`为`df['B'] += df['A_bytes']`。