python返回表中的一列數據（怎麼取出列表中的數據python）

本文目錄一覽：

• 1、python中如何提取一組數據中的第一列數據
• 2、python提取excel表中的數據兩列
• 3、python中如何將表中的數據做成一張表,然後再從中取出數據？
• 4、怎樣用python，讀取excel中的一列數據

python中如何提取一組數據中的第一列數據

概述

直接提取會報錯，把array數組轉換成list，即可提取，使用numpy轉換

步驟詳解

1、直接提取嘗試：

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轉換：

import numpy as np

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

#numpy轉化

ar=np.array(group)

print(ar[:,1])

#Out:[2 3 4]

拓展內容

numpy詳解

Numpy對象是數組，稱為ndarray 

維度(dimensions)稱作軸(axes),軸的個數叫做秩(rank)。註：有幾級中括號就有幾個維度

一、ndarray.attrs:

ndarray.ndim 秩

ndarray.shape 例如一個2排3列的矩陣，它的shape屬性是(2,3)

ndarray.size 數組元素的總個數

ndarray.dtype 元素類型，NumPy提供自己的數據類型

ndarray.itemsize 數組中每個元素的字節大小

二、數組創建函數：

array

asarray將輸入轉換成ndarray

arange

ones

zeros

empty 只分配內存空間不填充任何值

eye 創建N*N單位矩陣(對角線為1)

三、數組和標量之間的運算

numpy數組的一個特點，不用編寫循環就可對數據執行批量運算，這通常稱作矢量化(vectorization)。

四、基本的索引和切片

numpy數組的索引是一個內容豐富的主題，因為選取數據子集或單個元素的方式有很多。這裡我僅詳細介紹常用的方法，對於高級功能的方式我列舉名稱，讀者可以等到要用的時候自行查閱資料。

python提取excel表中的數據兩列

1、首先打開excel表格，在單元格中輸入兩列數據，需要將這兩列數據進行比對相同數據。

2、然後在C1單元格中輸入公式：=VLOOKUP(B1,A:A,1,0)，意思是比對B1單元格中A列中是否有相同數據。

3、點擊回車，即可將公式的計算結果顯示出來，可以看到C1中顯示的是B1在A列中找到的相同數據。

4、將公式向下填充，即可發現C列中顯示出的數字即為有相同數據的，顯示“#N/A”的為沒有找到匹配數據的。

5、將C1-C4中的數據進行複製並粘貼成數值，即可完成相同數據的提取操作。

在實際研究中，我們經常需要獲取大量數據，而這些數據很大一部分以pdf表格的形式呈現，如公司年報、發行上市公告等。面對如此多的數據表格，採用手工複製黏貼的方式顯然並不可取。那麼如何才能高效提取出pdf文件中的表格數據呢？

Python提供了許多可用於pdf表格識別的庫，如camelot、tabula、pdfplumber等。綜合來看，pdfplumber庫的性能較佳，能提取出完整、且相對規範的表格。因此，本推文也主要介紹pdfplumber庫在pdf表格提取中的作用。

作為一個強大的pdf文件解析工具，pdfplumber庫可迅速將pdf文檔轉換為易於處理的txt文檔，並輸出pdf文檔的字符、頁面、頁碼等信息，還可進行頁面可視化操作。使用pdfplumber庫前需先安裝，即在cmd命令行中輸入：

pip install pdfplumber

pdfplumber庫提供了兩種pdf表格提取函數，分別為.extract_tables( )及.extract_table( )，兩種函數提取結果存在差異。為進行演示，我們網站上下載了一份短期融資券主體信用評級報告，為pdf格式。任意選取某一表格，其界面如下：

接下來，我們簡要分析兩種提取模式下的結果差異。

（1）.extract_tables( )

可輸出頁面中所有表格，並返回一個嵌套列表，其結構層次為table→row→cell。此時，頁面上的整個表格被放入一個大列表中，原表格中的各行組成該大列表中的各個子列表。若需輸出單個外層列表元素，得到的便是由原表格同一行元素構成的列表。例如，我們執行如下程序：

輸出結果：

（2）.extract_table( )

返回多個獨立列表，其結構層次為row→cell。若頁面中存在多個行數相同的表格，則默認輸出頂部表格；否則，僅輸出行數最多的一個表格。此時，表格的每一行都作為一個單獨的列表，列表中每個元素即為原表格的各個單元格內容。若需輸出某個元素，得到的便是具體的數值或字符串。如下：

輸出結果：

在此基礎上，我們詳細介紹如何從pdf文件中提取表格數據。其中一種思路便是將提取出的列表視為一個字符串，結合Python的正則表達式re模塊進行字符串處理後，將其保存為以標準英文逗號分隔、可被Excel識別的csv格式文件，即進行如下操作：

輸出結果：

儘管能獲得完整的表格數據，但這種方法相對不易理解，且在處理結構不規則的表格時容易出錯。由於通過pdfplumber庫提取出的表格數據為整齊的列表結構，且含有數字、字符串等數據類型。因此，我們可調用pandas庫下的DataFrame( )函數，將列錶轉換為可直接輸出至Excel的DataFrame數據結構。DataFrame的基本構造函數如下：

DataFrame([data,index, columns])

三個參數data、index和columns分別代表創建對象、行索引和列索引。DataFrame類型可由二維ndarray對象、列表、字典、元組等創建。本推文中的data即指整個pdf表格，提取程序如下：

其中，table[1:]表示選定整個表格進行DataFrame對象創建，columns=table[0]表示將表格第一行元素作為列變量名，且不創建行索引。輸出Excel表格如下：

通過以上簡單程序，我們便提取出了完整的pdf表格。但需注意的是，面對不規則的表格數據提取，創建DataFrame對象的方法依然可能出錯，在實際操作中還需進行核對。

關於我們

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2）必須準確，詳細，有例子，有截圖；

python中如何將表中的數據做成一張表,然後再從中取出數據？

第一部分是生成數據表，常見的生成方法有兩種，第一種是導入外部數據，第二種是直接寫入數據。 Excel 中的文件菜單中提供了獲取外部數據的功能，支持數據庫和文本文件和頁面的多種數據源導入。

獲取外部數據

python 支持從多種類型的數據導入。在開始使用 python 進行數據導入前需要先導入 pandas 庫，為了方便起見，我們也同時導入 numpy 庫。

1 import numpy as np

2 import pandas as pd

導入數據表

下面分別是從 excel 和 csv 格式文件導入數據並創建數據表的方法。代碼是最簡模式，裡面有很多可選參數設置，例如列名稱，索引列，數據格式等等。感興趣的朋友可以參考 pandas 的

官方文檔。

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

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

創建數據表

另一種方法是通過直接寫入數據來生成數據表，excel 中直接在單元格中輸入數據就可以，python 中通過下面的代碼來實現。生成數據表的函數是 pandas 庫中的 DateFrame 函數，數據表一共有 6 行數據，每行有 6 個字段。在數據中我們特意設置了一些 NA 值和有問題的字段，例如包含空格等。後面將在數據清洗步驟進行處理。後面我們將統一以 DataFrame 的簡稱 df 來命名數據表。

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’])

這是剛剛創建的數據表，我們沒有設置索引列，price 字段中包含有 NA 值，city 字段中還包含了一些臟數據。

數據表檢查

python 中處理的數據量通常會比較大，所以就需要我們對數據表進行檢查。比如我們之前的文章中介紹的紐約出租車數據和 Citibike 的騎行數據，數據量都在千萬級，我們無法一目了然的了解數據表的整體情況，必須要通過一些方法來獲得數據表的關鍵信息。數據表檢查的另一個目的是了解數據的概況，例如整個數據表的大小，所佔空間，數據格式，是否有空值和重複項和具體的數據內容。為後面的清洗和預處理做好準備。

數據維度(行列)

Excel 中可以通過 CTRL 向下的光標鍵，和 CTRL 向右的光標鍵來查看行號和列號。Python 中使用 shape 函數來查看數據表的維度，也就是行數和列數，函數返回的結果(6,6)表示數據表有 6 行，6 列。下面是具體的代碼。

1 #查看數據表的維度

2 df.shape

3 (6, 6)

數據表信息

使用 info 函數查看數據表的整體信息，這裡返回的信息比較多，包括數據維度，列名稱，數據格式和所佔空間等信息。

1 #數據表信息

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

查看數據格式

Excel 中通過選中單元格並查看開始菜單中的數值類型來判斷數據的格式。Python 中使用 dtypes 函數來返回數據格式。

Dtypes 是一個查看數據格式的函數，可以一次性查看數據表中所有數據的格式，也可以指定一列來單獨查看。

1#查看數據表各列格式

2df.dtypes

3

4id int64

5date datetime64[ns]

6city object

7category object

8age int64

9price float64

10dtype: object

11

12#查看單列格式

13df[‘B’].dtype

14

15dtype(‘int64’)

查看空值

Excel 中查看空值的方法是使用“定位條件”功能對數據表中的空值進行定位。“定位條件”在“開始”目錄下的“查找和選擇”目錄中。

Isnull 是 Python 中檢驗空值的函數，返回的結果是邏輯值，包含空值返回 True，不包含則返回 False。可以對整個數據表進行檢查，也可以單獨對某一列進行空值檢查。

df_isnull

1#檢查特定列空值

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“條件格式”對唯一值進行顏色標記。Python 中使用 unique 函數查看唯一值。

Unique 是查看唯一值的函數，只能對數據表中的特定列進行檢查。下面是代碼，返回的結果是該列中的唯一值。類似與 Excel 中刪除重複項後的結果。

1 #查看 city 列中的唯一值

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

查看數據表數值

Python 中的 Values 函數用來查看數據表中的數值。以數組的形式返回，不包含表頭信息。

1#查看數據表的值

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)

查看列名稱

Colums 函數用來單獨查看數據表中的列名稱。

1 #查看列名稱

2 df.columns

3

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

查看前 10 行數據

Head 函數用來查看數據表中的前 N 行數據，默認 head()顯示前 10 行數據，可以自己設置參數值來確定查看的行數。下面的代碼中設置查看前 3 行的數據。

1#查看前 3 行數據“df.head(“3“)

Tail 行數與 head 函數相反，用來查看數據表中後 N 行的數據，默認 tail()顯示後 10 行數據，可以自己設置參數值來確定查看的行數。下面的代碼中設置查看後 3 行的數據。

1#查看最後 3 行df.tail(3)

怎樣用python，讀取excel中的一列數據

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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] #讀取第一個表

rows=sheet.row_values(0) #讀取第一行

print(rows) #打印第一行

clou=sheet.col_values(0) #讀取第一列

print(clou) #打印第一列

print(rows,clou) #打印第一行第一列

x=clou[1:] #去除第一行的第一個數

print(x)

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@2

import xlrd #導入包

import pandas as pd

data=pd.read_excel(‘F:/data.xlsx’, sheet_name=’Sheet1′)

#print(type(data))

#print(data)

print(data[‘B’])#讀取某一列

print(data.values)#輸出值

print(data.describe())#輸出每列的統計數據

x=data[0:10]

print(x)#輸出前3行

print(x.T)#轉置

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

a=data.describe()