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python返回表中的一列数据(怎么取出列表中的数据python)

本文目录一览:

python中如何提取一组数据中的第一列数据

概述

直接提取会报错,把array数组转换成list,即可提取,使用numpy转换

步骤详解

1、直接提取尝试:

group=[[1,2],[2,3],[3,4]]

#提取第一列元素

print(group[:,1])

#Out:TypeError: list indices must be integers or slices, not tuple

2、使用numpy转换:

import numpy as np

group=[[1,2],[2,3],[3,4]]

#numpy转化

ar=np.array(group)

print(ar[:,1])

#Out:[2 3 4]

拓展内容

numpy详解

Numpy对象是数组,称为ndarray 

维度(dimensions)称作轴(axes),轴的个数叫做秩(rank)。注:有几级中括号就有几个维度

一、ndarray.attrs:

ndarray.ndim 秩

ndarray.shape 例如一个2排3列的矩阵,它的shape属性是(2,3)

ndarray.size 数组元素的总个数

ndarray.dtype 元素类型,NumPy提供自己的数据类型

ndarray.itemsize 数组中每个元素的字节大小

二、数组创建函数:

array

asarray将输入转换成ndarray

arange

ones

zeros

empty 只分配内存空间不填充任何值

eye 创建N*N单位矩阵(对角线为1)

三、数组和标量之间的运算

numpy数组的一个特点,不用编写循环就可对数据执行批量运算,这通常称作矢量化(vectorization)。

四、基本的索引和切片

numpy数组的索引是一个内容丰富的主题,因为选取数据子集或单个元素的方式有很多。这里我仅详细介绍常用的方法,对于高级功能的方式我列举名称,读者可以等到要用的时候自行查阅资料。

python提取excel表中的数据两列

1、首先打开excel表格,在单元格中输入两列数据,需要将这两列数据进行比对相同数据。

2、然后在C1单元格中输入公式:=VLOOKUP(B1,A:A,1,0),意思是比对B1单元格中A列中是否有相同数据。

3、点击回车,即可将公式的计算结果显示出来,可以看到C1中显示的是B1在A列中找到的相同数据。

4、将公式向下填充,即可发现C列中显示出的数字即为有相同数据的,显示“#N/A”的为没有找到匹配数据的。

5、将C1-C4中的数据进行复制并粘贴成数值,即可完成相同数据的提取操作。

在实际研究中,我们经常需要获取大量数据,而这些数据很大一部分以pdf表格的形式呈现,如公司年报、发行上市公告等。面对如此多的数据表格,采用手工复制黏贴的方式显然并不可取。那么如何才能高效提取出pdf文件中的表格数据呢?

Python提供了许多可用于pdf表格识别的库,如camelot、tabula、pdfplumber等。综合来看,pdfplumber库的性能较佳,能提取出完整、且相对规范的表格。因此,本推文也主要介绍pdfplumber库在pdf表格提取中的作用。

作为一个强大的pdf文件解析工具,pdfplumber库可迅速将pdf文档转换为易于处理的txt文档,并输出pdf文档的字符、页面、页码等信息,还可进行页面可视化操作。使用pdfplumber库前需先安装,即在cmd命令行中输入:

pip install pdfplumber

pdfplumber库提供了两种pdf表格提取函数,分别为.extract_tables( )及.extract_table( ),两种函数提取结果存在差异。为进行演示,我们网站上下载了一份短期融资券主体信用评级报告,为pdf格式。任意选取某一表格,其界面如下:

接下来,我们简要分析两种提取模式下的结果差异。

(1).extract_tables( )

可输出页面中所有表格,并返回一个嵌套列表,其结构层次为table→row→cell。此时,页面上的整个表格被放入一个大列表中,原表格中的各行组成该大列表中的各个子列表。若需输出单个外层列表元素,得到的便是由原表格同一行元素构成的列表。例如,我们执行如下程序:

输出结果:

(2).extract_table( )

返回多个独立列表,其结构层次为row→cell。若页面中存在多个行数相同的表格,则默认输出顶部表格;否则,仅输出行数最多的一个表格。此时,表格的每一行都作为一个单独的列表,列表中每个元素即为原表格的各个单元格内容。若需输出某个元素,得到的便是具体的数值或字符串。如下:

输出结果:

在此基础上,我们详细介绍如何从pdf文件中提取表格数据。其中一种思路便是将提取出的列表视为一个字符串,结合Python的正则表达式re模块进行字符串处理后,将其保存为以标准英文逗号分隔、可被Excel识别的csv格式文件,即进行如下操作:

输出结果:

尽管能获得完整的表格数据,但这种方法相对不易理解,且在处理结构不规则的表格时容易出错。由于通过pdfplumber库提取出的表格数据为整齐的列表结构,且含有数字、字符串等数据类型。因此,我们可调用pandas库下的DataFrame( )函数,将列表转换为可直接输出至Excel的DataFrame数据结构。DataFrame的基本构造函数如下:

DataFrame([data,index, columns])

三个参数data、index和columns分别代表创建对象、行索引和列索引。DataFrame类型可由二维ndarray对象、列表、字典、元组等创建。本推文中的data即指整个pdf表格,提取程序如下:

其中,table[1:]表示选定整个表格进行DataFrame对象创建,columns=table[0]表示将表格第一行元素作为列变量名,且不创建行索引。输出Excel表格如下:

通过以上简单程序,我们便提取出了完整的pdf表格。但需注意的是,面对不规则的表格数据提取,创建DataFrame对象的方法依然可能出错,在实际操作中还需进行核对。

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python中如何将表中的数据做成一张表,然后再从中取出数据?

第一部分是生成数据表,常见的生成方法有两种,第一种是导入外部数据,第二种是直接写入数据。 Excel 中的文件菜单中提供了获取外部数据的功能,支持数据库和文本文件和页面的多种数据源导入。

获取外部数据

python 支持从多种类型的数据导入。在开始使用 python 进行数据导入前需要先导入 pandas 库,为了方便起见,我们也同时导入 numpy 库。

1 import numpy as np

2 import pandas as pd

导入数据表

下面分别是从 excel 和 csv 格式文件导入数据并创建数据表的方法。代码是最简模式,里面有很多可选参数设置,例如列名称,索引列,数据格式等等。感兴趣的朋友可以参考 pandas 的

官方文档。

1 df=pd.DataFrame(pd.read_csv(‘name.csv’,header=1))

2 df=pd.DataFrame(pd.read_excel(‘name.xlsx’))

创建数据表

另一种方法是通过直接写入数据来生成数据表,excel 中直接在单元格中输入数据就可以,python 中通过下面的代码来实现。生成数据表的函数是 pandas 库中的 DateFrame 函数,数据表一共有 6 行数据,每行有 6 个字段。在数据中我们特意设置了一些 NA 值和有问题的字段,例如包含空格等。后面将在数据清洗步骤进行处理。后面我们将统一以 DataFrame 的简称 df 来命名数据表。

1 df = pd.DataFrame({‘id’:[1001,1002,1003,1004,1005,1006],

2 ‘date’:pd.date_range(‘20130102’, periods=6),

3 ‘city’:['Beijing ', ‘SH’, ’ guangzhou ', ‘Shenzhen’, ‘shanghai’, 'BEIJING '],

4 ‘age’:[23,44,54,32,34,32],

5 ‘category’:[‘100-A’,‘100-B’,‘110-A’,‘110-C’,‘210-A’,‘130-F’],

6 ‘price’:[1200,np.nan,2133,5433,np.nan,4432]},

7 columns =[‘id’,‘date’,‘city’,‘category’,‘age’,‘price’])

这是刚刚创建的数据表,我们没有设置索引列,price 字段中包含有 NA 值,city 字段中还包含了一些脏数据。

数据表检查

python 中处理的数据量通常会比较大,所以就需要我们对数据表进行检查。比如我们之前的文章中介绍的纽约出租车数据和 Citibike 的骑行数据,数据量都在千万级,我们无法一目了然的了解数据表的整体情况,必须要通过一些方法来获得数据表的关键信息。数据表检查的另一个目的是了解数据的概况,例如整个数据表的大小,所占空间,数据格式,是否有空值和重复项和具体的数据内容。为后面的清洗和预处理做好准备。

数据维度(行列)

Excel 中可以通过 CTRL 向下的光标键,和 CTRL 向右的光标键来查看行号和列号。Python 中使用 shape 函数来查看数据表的维度,也就是行数和列数,函数返回的结果(6,6)表示数据表有 6 行,6 列。下面是具体的代码。

1 #查看数据表的维度

2 df.shape

3 (6, 6)

数据表信息

使用 info 函数查看数据表的整体信息,这里返回的信息比较多,包括数据维度,列名称,数据格式和所占空间等信息。

1 #数据表信息

2 df.info()

4 class ‘pandas.core.frame.DataFrame’

5 RangeIndex: 6 entries, 0 to 5

6 Data columns (total 6 columns):

7 id 6 non-null int64

8 date 6 non-null datetime64[ns]

9 city 6 non-null object

10 category 6 non-null object

11 age 6 non-null int64

12 price 4 non-null float64

13 dtypes: datetime64ns, float64(1), int64(2), object(2)

14 memory usage: 368.0 bytes

查看数据格式

Excel 中通过选中单元格并查看开始菜单中的数值类型来判断数据的格式。Python 中使用 dtypes 函数来返回数据格式。

Dtypes 是一个查看数据格式的函数,可以一次性查看数据表中所有数据的格式,也可以指定一列来单独查看。

1#查看数据表各列格式

2df.dtypes

3

4id int64

5date datetime64[ns]

6city object

7category object

8age int64

9price float64

10dtype: object

11

12#查看单列格式

13df[‘B’].dtype

14

15dtype(‘int64’)

查看空值

Excel 中查看空值的方法是使用“定位条件”功能对数据表中的空值进行定位。“定位条件”在“开始”目录下的“查找和选择”目录中。

Isnull 是 Python 中检验空值的函数,返回的结果是逻辑值,包含空值返回 True,不包含则返回 False。可以对整个数据表进行检查,也可以单独对某一列进行空值检查。

df_isnull

1#检查特定列空值

2df[‘price’].isnull()

3

40 False

51 True

62 False

73 False

84 True

95 False

10Name: price, dtype: bool

查看唯一值

Excel 中查看唯一值的方法是使用“条件格式”对唯一值进行颜色标记。Python 中使用 unique 函数查看唯一值。

Unique 是查看唯一值的函数,只能对数据表中的特定列进行检查。下面是代码,返回的结果是该列中的唯一值。类似与 Excel 中删除重复项后的结果。

1 #查看 city 列中的唯一值

2 df[‘city’].unique()34array(['Beijing ', ‘SH’, ’ guangzhou ', ‘Shenzhen’, ‘shanghai’, 'BEIJING '], dtype=object)

查看数据表数值

Python 中的 Values 函数用来查看数据表中的数值。以数组的形式返回,不包含表头信息。

1#查看数据表的值

2df.values

3

4array([[1001, Timestamp(‘2013-01-02 00:00:00’), 'Beijing ', ‘100-A’, 23,

5 1200.0],

6 [1002, Timestamp(‘2013-01-03 00:00:00’), ‘SH’, ‘100-B’, 44, nan],

7 [1003, Timestamp(‘2013-01-04 00:00:00’), ’ guangzhou ', ‘110-A’, 54,

8 2133.0],

9 [1004, Timestamp(‘2013-01-05 00:00:00’), ‘Shenzhen’, ‘110-C’, 32,

10 5433.0],

11 [1005, Timestamp(‘2013-01-06 00:00:00’), ‘shanghai’, ‘210-A’, 34,

12 nan],

13 [1006, Timestamp(‘2013-01-07 00:00:00’), 'BEIJING ', ‘130-F’, 32,

14 4432.0]], dtype=object)

查看列名称

Colums 函数用来单独查看数据表中的列名称。

1 #查看列名称

2 df.columns

3

4 Index([‘id’, ‘date’, ‘city’, ‘category’, ‘age’, ‘price’], dtype=‘object’)

查看前 10 行数据

Head 函数用来查看数据表中的前 N 行数据,默认 head()显示前 10 行数据,可以自己设置参数值来确定查看的行数。下面的代码中设置查看前 3 行的数据。

1#查看前 3 行数据``df.head(``3``)

Tail 行数与 head 函数相反,用来查看数据表中后 N 行的数据,默认 tail()显示后 10 行数据,可以自己设置参数值来确定查看的行数。下面的代码中设置查看后 3 行的数据。

1#查看最后 3 行df.tail(3)

怎样用python,读取excel中的一列数据

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@1方法一

import xlrd

data=xlrd.open_workbook('F:/data.xlsx')#excle文件位置

sheet=data.sheets()[0] #读取第一个表

rows=sheet.row_values(0) #读取第一行

print(rows) #打印第一行

clou=sheet.col_values(0) #读取第一列

print(clou) #打印第一列

print(rows,clou) #打印第一行第一列

x=clou[1:] #去除第一行的第一个数

print(x)

--------------------------------------------------------

@2

import xlrd #导入包

import pandas as pd

data=pd.read_excel('F:/data.xlsx', sheet_name='Sheet1')

#print(type(data))

#print(data)

print(data['B'])#读取某一列

print(data.values)#输出值

print(data.describe())#输出每列的统计数据

x=data[0:10]

print(x)#输出前3行

print(x.T)#转置

print(x.sort_index(axis=1,ascending=False))

a=data.describe()