利用pandas从excel中得到一个sheet的数据,然后存储为一个列表
时间: 2024-02-18 07:00:54 浏览: 24
可以使用pandas读取excel的方法`read_excel()`来得到一个sheet的数据,并将其存储为一个列表。以下是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
# 读取excel文件中的数据
df = pd.read_excel('filename.xlsx', sheet_name='sheet1')
# 将数据存储为一个列表
data_list = df.values.tolist()
```
其中,`filename.xlsx`是要读取的excel文件名,`sheet1`是要读取的sheet名。`values.tolist()`方法可以将DataFrame类型的数据转换为列表类型。最终得到的`data_list`变量即为存储了整个sheet数据的列表。
相关问题
pandas把excel中的一个单元格数据放在新excel表中的单元格
可以使用pandas读取Excel文件,然后选择需要的单元格数据,并将其写入到新的Excel文件中的指定单元格中。以下是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
# 读取原始Excel文件
df = pd.read_excel('original.xlsx')
# 选择需要的单元格数据
data = df.iloc[0, 0]
# 创建新的Excel文件
writer = pd.ExcelWriter('new.xlsx', engine='xlsxwriter')
# 在新文件中创建一个工作表,并将数据写入到指定单元格
data_df = pd.DataFrame(data=[data])
data_df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False, header=False, startrow=0, startcol=0)
# 保存并关闭Excel文件
writer.save()
```
在上面的代码中,我们首先使用`pd.read_excel()`方法读取原始Excel文件。然后,我们使用`.iloc[]`方法选择第一行第一列的单元格数据,并将其存储在变量`data`中。
接下来,我们使用`pd.ExcelWriter()`方法创建一个新的Excel文件,并将其命名为`new.xlsx`。然后,我们在新文件中创建一个名为`Sheet1`的工作表,并使用`pd.DataFrame()`方法将`data`变量中的数据转换成DataFrame格式。
最后,我们使用`to_excel()`方法将DataFrame数据写入到新文件中的指定单元格。在这里,我们将数据写入到第一行第一列的单元格中,因为我们在`startrow=0`和`startcol=0`参数中指定了这些值。
最后,我们使用`writer.save()`方法保存并关闭新的Excel文件。
pandas 写入excel中每50万行存储为一个单独的表格
可以使用 Pandas 的 `ExcelWriter` 和 `chunksize` 参数实现将数据写入到多个工作表中,每个工作表最多包含 50 万行数据。示例代码如下:
```python
import pandas as pd
# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')
# 将数据按行进行分块
chunks = pd.read_csv('data.csv', chunksize=500000)
# 创建 ExcelWriter 对象
writer = pd.ExcelWriter('output.xlsx')
# 遍历每个数据块,将数据写入到工作表中
for i, chunk in enumerate(chunks):
# 构造工作表名称
sheet_name = 'Sheet{}'.format(i + 1)
# 将数据写入到工作表中
chunk.to_excel(writer, sheet_name=sheet_name, index=False)
# 保存 Excel 文件
writer.save()
```
这段代码将数据文件 `data.csv` 中的数据按行进行分块,每块最多包含 50 万行数据。然后,将每个数据块写入到一个新的工作表中,并将这些工作表保存到一个名为 `output.xlsx` 的 Excel 文件中。