用Python打开Excel并把里面的数据制成表格

好的，您可以使用Python中的pandas库来打开Excel并将数据制成表格。

以下是示例代码：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('your_file_name.xlsx')

# 打印表格
print(df)

您需要将代码中的“your_file_name.xlsx”替换为您的Excel文件名。

希望能对您有所帮助！

相关问题

Python读取Excel表格大量数据分析然后制作饼图

好的，我可以为您提供一些关于Python读取Excel表格、数据分析和制作饼图的建议。

首先，您可以使用Python中的pandas库来读取Excel表格，并将其转换为DataFrame对象，以便进行数据分析和操作。例如，您可以使用以下代码来读取Excel表格：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('your_excel_file.xlsx')

接下来，您可以使用pandas库中的各种函数和方法对数据进行分析和操作。例如，如果您的Excel表格中包含了需要进行饼图制作的数据，您可以使用value_counts()方法来获取该列数据的统计信息，例如：

data = df['column_name'].value_counts()

然后，您可以使用Python中的可视化库matplotlib来制作饼图。例如，以下是使用matplotlib库创建饼图的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

labels = data.index.tolist()
values = data.tolist()

plt.pie(values, labels=labels, autopct='%1.1f%%')
plt.title('Title')
plt.show()

在这个示例中，我们首先将data变量中的数据转换成了两个列表，分别存储了标签和对应的值。然后，我们使用matplotlib库中的pie()方法来创建饼图，其中labels参数和values参数分别对应标签和值，autopct参数用于显示每个部分所占的百分比。

当然，这只是一个简单的示例，如果您有更复杂的数据分析和图表制作需求，可能需要更加详细的代码实现。

如何python爬取链家制成表格

要爬取链家网站并制成表格，可以按照以下步骤进行：

1. 导入所需的库，包括requests、BeautifulSoup和pandas。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

2. 定义要爬取的网页链接，使用requests库获取网页内容，并使用BeautifulSoup库解析网页。

url = 'https://bj.lianjia.com/zufang/'
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36'}
response = requests.get(url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

3. 使用BeautifulSoup库解析网页获取房源信息，并将信息存储在一个列表中。

house_list = []
house_items = soup.find_all('div', class_='content__list--item--main')
for item in house_items:
    title = item.find('p', class_='content__list--item--title').text.strip()
    price = item.find('span', class_='content__list--item-price').text.strip()
    area = item.find('span', class_='content__list--item--des').text.strip()
    house_list.append([title, price, area])

4. 将房源信息列表转换为数据框，并将数据框保存为Excel表格。

df = pd.DataFrame(house_list, columns=['Title', 'Price', 'Area'])
df.to_excel('lianjia.xlsx', index=False)

完整代码如下：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

url = 'https://bj.lianjia.com/zufang/'
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36'}
response = requests.get(url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

house_list = []
house_items = soup.find_all('div', class_='content__list--item--main')
for item in house_items:
    title = item.find('p', class_='content__list--item--title').text.strip()
    price = item.find('span', class_='content__list--item-price').text.strip()
    area = item.find('span', class_='content__list--item--des').text.strip()
    house_list.append([title, price, area])

df = pd.DataFrame(house_list, columns=['Title', 'Price', 'Area'])
df.to_excel('lianjia.xlsx', index=False)