如何用python代码提取excel满足含有某个字符串的标签的数值

如果你想要从 Excel 文件中提取含有某个字符串的标签的数值，可以使用Python中的pandas库来读取 Excel 文件，并使用str.contains方法来匹配含有特定字符串的单元格。

以下是一个简单的示例代码，可以从一个名为“data.xlsx”的 Excel 文件中提取所有含有关键词“Python”的单元格的数值：

import pandas as pd

data = pd.read_excel('data.xlsx')

results = []
for col in data.columns:
    if data[col].str.contains('Python').any():
        for val in data[col]:
            if 'Python' in str(val):
                results.append(val)

print(results)

上述代码首先使用pandas库的read_excel方法来读取指定文件中的数据。接着，使用str.contains方法来检查每个列是否包含关键词“Python”，如果是，则遍历该列的每个单元格，检查该单元格的数值是否包含“Python”，如果是，则将该数值添加到结果列表中。最后，输出结果列表即可。

请注意，这种方法假定每个单元格都包含字符串类型的数据。如果你的 Excel 文件中包含其他类型的数据（如日期、数字等），你可能需要对代码进行一些修改来适应不同的数据类型。

相关问题

你好，在提取excel某一列，将其转化为数值形式，最后整体以文本形式输出，请写Python代码

好的，可以使用 pandas 库来实现这个功能。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取 excel 文件
df = pd.read_excel('file_name.xlsx')

# 提取某一列，例如第一列
column = df.iloc[:, 0]

# 转化为数值形式
column_numeric = pd.to_numeric(column, errors='coerce')

# 将整体以文本形式输出
print(column_numeric.astype(str))

其中，`'file_name.xlsx'` 是你要读取的 excel 文件名，`iloc[:, 0]` 表示提取第一列所有行，`to_numeric()` 函数将其转化为数值形式，`errors='coerce'` 表示如果有非数值的数据则转化为 NaN，最后使用 `astype(str)` 函数将数值列转化为字符串列。

你好，在提取excel某两列，将第一列转化为数值形式，最后整体以文本形式输出，请写Python代码

好的，可以使用pandas和numpy库来实现。具体代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('filename.xlsx', usecols=[0, 1])

# 将第一列转化为数值形式
df.iloc[:, 0] = pd.to_numeric(df.iloc[:, 0], errors='coerce')

# 将NaN值替换为空字符串
df = df.replace(np.nan, '', regex=True)

# 保存为文本文件
df.to_csv('output.txt', sep='\t', index=False)

其中，`read_excel()`函数用于读取Excel文件，`usecols`参数指定读取哪些列；`to_numeric()`函数用于将第一列转化为数值形式，`errors='coerce'`表示将无法转换的值转换为NaN值；`replace()`函数用于将NaN值替换为空字符串；`to_csv()`函数用于将数据保存为文本文件，`sep`参数指定分隔符，`index=False`表示不输出行索引。