python提取表格中的两列

可以使用 pandas 库来提取表格中的两列。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取表格数据
data = pd.read_excel('example.xlsx')

# 提取两列数据，列名分别为 column1 和 column2
columns = data[['column1', 'column2']]

# 打印提取的数据
print(columns)

在上面的代码中，`pd.read_excel('example.xlsx')` 读取了一个名为 `example.xlsx` 的 Excel 表格，`data[['column1', 'column2']]` 提取了两列数据，列名分别为 `column1` 和 `column2`。最后，`print(columns)` 打印了提取的数据。请注意，你需要将代码中的 `example.xlsx` 替换为你要提取数据的实际表格名称和路径。

相关问题

python提取表格中的两列并排序

假设表格的数据存储在一个二维数组中，可以使用Python的sorted函数对两列数据进行排序，然后提取排序后的两列。

下面是一个示例代码：

# 假设表格数据存储在二维数组data中，第一列为姓名，第二列为年龄
data = [
    ['Tom', 20],
    ['Jerry', 18],
    ['Alice', 22],
    ['Bob', 19],
    ['David', 25]
]

# 对年龄进行排序
sorted_data = sorted(data, key=lambda x: x[1])

# 提取排序后的姓名和年龄
names = [row[0] for row in sorted_data]
ages = [row[1] for row in sorted_data]

print(names)  # 输出：['Jerry', 'Tom', 'Bob', 'Alice', 'David']
print(ages)  # 输出：[18, 20, 19, 22, 25]

上面的代码使用lambda表达式指定了排序的关键字，即第二列数据（年龄）。可以根据实际情况修改lambda表达式来排序不同的列。

用python提取表格两列信息绘制折线图的代码

以下是 Python 提取表格两列信息绘制折线图的代码示例：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取表格并提取所需列
data = pd.read_excel('example.xlsx')
x = data['列名1']
y = data['列名2']

# 绘制折线图
plt.plot(x, y)
plt.show()

其中，'example.xlsx' 是表格文件的路径，'列名1' 和 '列名2' 分别是需要提取的列的列名。最后通过 `plt.plot(x, y)` 绘制折线图，并通过 `plt.show()` 显示图像。