python保留其他列（python去掉某一列）

本文目錄一覽：

• 1、求Python大神指導，一個csv文件，把其中每一列的數據提取出來單獨保存為一個csv文件
• 2、python如何讀取csv某列XX行數據保存為列表？
• 3、python對excel操作
• 4、如何用python實現行列互換，大家怎麼看待呢？
• 5、python讀取excel文件，將每一行都保存為一個列表。每一行對應一個列表。

求Python大神指導，一個csv文件，把其中每一列的數據提取出來單獨保存為一個csv文件

csv是Comma-Separated Values的縮寫，是用文本文件形式儲存的表格數據，比如如下的表格：

就可以存儲為csv文件，文件內容是：

No.,Name,Age,Score

1,mayi,18,99

2,jack,21,89

3,tom,25,95

4,rain,19,80

假設上述csv文件保存為”test.csv”

1.讀文件

如何用Python像操作Excel一樣提取其中的一列，即一個欄位，利用Python自帶的csv模塊，有兩種方法可以實現：

第一種方法使用reader函數，接收一個可迭代的對象（比如csv文件），能返回一個生成器，就可以從其中解析出csv的內容：比如下面的代碼可以讀取csv的全部內容，以行為單位：

#!/usr/bin/python3

# -*- conding:utf-8 -*-

__author__ = ‘mayi’

import csv

#讀

with open(“test.csv”, “r”, encoding = “utf-8”) as f:

reader = csv.reader(f)

rows = [row for row in reader]

print(rows)

得到：

[[‘No.’, ‘Name’, ‘Age’, ‘Score’],

[‘1’, ‘mayi’, ’18’, ’99’],

[‘2’, ‘jack’, ’21’, ’89’],

[‘3’, ‘tom’, ’25’, ’95’],

[‘4’, ‘rain’, ’19’, ’80’]]

要提取其中某一列，可以用下面的代碼：

#!/usr/bin/python3

# -*- conding:utf-8 -*-

__author__ = ‘mayi’

import csv

#讀取第二列的內容

with open(“test.csv”, “r”, encoding = “utf-8”) as f:

reader = csv.reader(f)

column = [row[1] for row in reader]

print(column)

得到：

[‘Name’, ‘mayi’, ‘jack’, ‘tom’, ‘rain’]

注意從csv讀出的都是str類型。這種方法要事先知道列的序號，比如Name在第2列，而不能根據’Name’這個標題查詢。這時可以採用第二種方法：

第二種方法是使用DictReader，和reader函數類似，接收一個可迭代的對象，能返回一個生成器，但是返回的每一個單元格都放在一個字典的值內，而這個字典的鍵則是這個單元格的標題（即列頭）。用下面的代碼可以看到DictReader的結構：

# -*- conding:utf-8 -*-

__author__ = ‘mayi’

import csv

#讀

with open(“test.csv”, “r”, encoding = “utf-8”) as f:

reader = csv.DictReader(f)

column = [row for row in reader]

print(column)

得到：

[{‘No.’: ‘1’, ‘Age’: ’18’, ‘Score’: ’99’, ‘Name’: ‘mayi’},

{‘No.’: ‘2’, ‘Age’: ’21’, ‘Score’: ’89’, ‘Name’: ‘jack’},

{‘No.’: ‘3’, ‘Age’: ’25’, ‘Score’: ’95’, ‘Name’: ‘tom’},

{‘No.’: ‘4’, ‘Age’: ’19’, ‘Score’: ’80’, ‘Name’: ‘rain’}]

如果我們想用DictReader讀取csv的某一列，就可以用列的標題查詢：

#!/usr/bin/python3

# -*- conding:utf-8 -*-

__author__ = ‘mayi’

import csv

#讀取Name列的內容

with open(“test.csv”, “r”, encoding = “utf-8”) as f:

reader = csv.DictReader(f)

column = [row[‘Name’] for row in reader]

print(column)

得到：

[‘mayi’, ‘jack’, ‘tom’, ‘rain’]

2.寫文件

讀文件時，我們把csv文件讀入列表中，寫文件時會把列表中的元素寫入到csv文件中。

#!/usr/bin/python3

# -*- conding:utf-8 -*-

__author__ = ‘mayi’

import csv

#寫：追加

row = [‘5’, ‘hanmeimei’, ’23’, ’81’]

out = open(“test.csv”, “a”, newline = “”)

csv_writer = csv.writer(out, dialect = “excel”)

csv_writer.writerow(row)

得到：

python如何讀取csv某列XX行數據保存為列表？

存的時候先要把圖片轉換為位元組數組，再把這個byte[]存到資料庫的，讀取的時候得到這個byte[]，再這樣bytearrayinputstream

in=new

bytearrayinputstream(byte[]

temp);bitmap

bmp=bitmapfactory.decodestream(in)

python對excel操作

Python對於Excel的操作是多種多樣的，掌握了相關用法就可以隨心所欲的操作數據了！

操作xls文件

xlrd（讀操作）：

import xlrd

1、引入xlrd模塊

workbook=xlrd.open_workbook(“36.xls”)

2、打開[36.xls]文件，獲取excel文件的workbook（工作簿）對象

names=workbook.sheet_names()

3、獲取所有sheet的名字

worksheet=workbook.sheet_by_index(0)

4、通過sheet索引獲得sheet對象

worksheet為excel表第一個sheet表的實例化對象

worksheet=workbook.sheet_by_name(“各省市”)

5、通過sheet名獲得sheet對象

worksheet為excel表sheet名為【各省市】的實例化對象

nrows=worksheet.nrows

6、獲取該表的總行數

ncols=worksheet.ncols

7、獲取該表的總列數

row_data=worksheet.row_values(n)

8、獲取該表第n行的內容

col_data=worksheet.col_values(n)

9、獲取該表第n列的內容

cell_value=worksheet.cell_value(i,j)

10、獲取該表第i行第j列的單元格內容

xlwt（寫操作）：

import xlwt

1、引入xlwt模塊

book=xlwt.Workbook(encoding=”utf-8″)

2、創建一個Workbook對象，相當於創建了一個Excel文件

sheet = book.add_sheet(‘test’)

3、創建一個sheet對象，一個sheet對象對應Excel文件中的一張表格。

sheet.write(i, j, ‘各省市’)

4、向sheet表的第i行第j列，寫入’各省市’

book.save(‘Data\\36.xls’)

5、保存為Data目錄下【36.xls】文件

操作xlsx文件

openpyxl（讀操作）：

import openpyxl

1、引入openpyxl模塊

workbook=openpyxl.load_workbook(“36.xlsx”)

2、打開[36.xlsx]文件，獲取excel文件的workbook（工作簿）對象

names=workbook.sheetnames

worksheet=workbook.worksheets[0]

worksheet=workbook[“各省市”]

ws = workbook.active

6、獲取當前活躍的worksheet,默認就是第一個worksheet

nrows=worksheet.max_row

7、獲取該表的總行數

ncols=worksheet.max_column

8、獲取該表的總列數

content_A1= worksheet[‘A1’].value

9、獲取該表A1單元格的內容

content_A1=worksheet.cell(row=1,column=1).value

10、獲取該表第1列第1列的內容

openpyxl（寫操作）：

workbook=openpyxl.Workbook()worksheet = workbook.active

3、獲取當前活躍的worksheet,默認就是第一個worksheet

worksheet.title=”test”

4、worksheet的名稱設置為”test”

worksheet = workbook.create_sheet()

5、創建一個新的sheet表，默認插在工作簿末尾

worksheet.cell(i,j,’空’)

6、第i行第j列的值改成’空’

worksheet[“B2″]=”空”

7、將B2的值改成’空’

worksheet.insert_cols(1)

8、在第一列之前插入一列

worksheet.append([“新增”,”台灣省”])

9、添加行

workbook.save(“Data\\36.xlsx”)

10、保存為Data目錄下【36.xlsx】文件

pandas處理excel文件

pandas操作：

import pandas as pd

1、引入pandas模塊

data = pd.read_excel(’36.xls’)

2、讀取[36.xls]或者[36.xlsx]文件

data = pd.read_csv(’36.csv’)

3、讀取[36.csv]文件

data=data.dropna(subset=[‘店鋪’])

4、過濾掉data店鋪列有缺失的數據

data.sort_values(“客戶網名”, inplace=True)

5、將data數據按照客戶網名列進行從小到大排序

data = pd.read_csv(36.csv, skiprows = [0,1,2],sep = None, skipfooter = 4)

6、讀取[36.csv]文件，前三行和後四行的數據略過

data = data.fillna(‘空’)

7、將data中的空白處填充成’空’

data.drop_duplicates(‘訂單’,’first’,inplace=True)

8、data中的數據，按照【訂單】列做去重處理，保留第一條數據

data=pd.DataFrame(data,columns=[‘訂單’,’倉庫’])

9、只保留data中【訂單】【倉庫】列的數據

data = data[(data[u’展現量’] 0)]

10、只保留【展現量】列中大於0的數據

data= data[data[“訂單”].str.contains(‘000’)]

11、只保留【訂單】列中包含’000’的數據

data= data[data[“倉庫”]==’正品倉’]

12、只保留【倉庫】列是’正品倉’的數據

xs= data[data[“店鋪”]==’南極人’][‘銷售額’]

13、獲取店鋪是南極人的銷售額數據

data[‘訂單’] = data[‘訂單’].str[3:7]

14、【訂單】列的值只保留4-8個位元組的值

data[“郵資”] = np.where((data[‘店鋪’].str.contains(‘T|t’)) -(data[‘倉庫’] == ‘代發倉’), 8, data[‘郵資’])

15、滿足店鋪列包含 T 或 t 並且倉庫不等於’代發倉’的話，將郵資的值改成8，否則值不變

data = np.array(data).tolist()

16、將data從DataFrame轉換成列表

data=pd.DataFrame(data)

17、將列錶轉換成DataFrame格式

zhan = data[u’展現’].sum().round(2)

18、將data中所有展現列數據求和，並取兩位小數

sum=data.groupby([‘店鋪’])[‘刷單’].sum()

19、將data中按照店鋪對刷單進行求和

counts=data[‘店鋪’].value_counts()

20、將data按照店鋪進行計算

avg=data.groupby([‘店鋪’])[‘刷單’].mean()

21、將data按照店鋪對刷單進行求平均數

count = pd.concat([counts,sum], axis=1, ignore_index=True, sort=True)

22、將counts和sum兩個DataFrame進行了組合

count=count.rename(index=str, columns={0: “訂單”, 1: “成本”})

23、將新生成的DataFrame列名進行修改

data = pd.merge(sum, counts, how=’left’, left_on=’店鋪’, right_on=’店鋪’)

24、將列錶轉換成DataFrame格式

from openpyxl import Workbook 

wb=Workbook()  

ws1=wb.active 

data.to_excel(’36.xlsx’) 

wb.close()

25、data完整的寫入到關閉過程，執行此操作的時候【36.xlsx】不能是打開狀態

excel格式操作

樣式處理：

1、打開【36.xlsx】

sheet=workbook.worksheets[0]

2、將第一個sheet對象賦值給sheet

sheet.column_dimensions[‘A’].width = 20.0

3、將A列的寬度設置為20

sheet.row_dismensions[1].height = 20.0

4、將第一行的行高設置為20

sheet.merge_cells(‘A1:A2’)

5、將sheet表A1和A2單元格合併

sheet.unmerge_cells(‘A1:A2’)

6、將sheet表A1和A2單元格取消合併

sheet.insert_rows(2,2)

7、將sheet表從第2行插入2行

sheet.insert_cols(3,2)

8、將sheet表從第3列插入2列

sheet.delete_rows(2)

9、刪除第2行

sheet.delete_cols(3, 2)

10、將sheet表從第3列開始刪除2列

from openpyxl.styles import Font, Border, PatternFill, colors, Alignment

11、分別引入字體、邊框、圖案填充、顏色、對齊方式

sheet.cell(i,j).font = Font(name=’Times New Roman’, size=14, bold=True, color=colors.WHITE)

12、設置sheet表第 i 行第 j 列的字體

sheet.cell(i,j).alignment = Alignment(horizontal=’center’, vertical=’center’)

13、設置sheet表第 i 行第 j 列的字體對齊方式

left, right, top, bottom = [Side(style=’thin’, color=’000000′)] * 4sheet.cell(i,j).border = Border(left=left, right=right, top=top, bottom=bottom)

14、引入邊框樣式並調用

fill = PatternFill(“solid”, fgColor=”1874CD”)sheet.cell(1,j).fill = fill

15、引入填充樣式，並調用

import xlrd

from openpyxl import Workbook

from openpyxl import load_workbook

workbook=load_workbook(filename=’C:/Users/EDZ/Desktop/工作/2021.08.03/大兄弟.xlsx’)

sheet=workbook.active

sheet.insert_cols(idx=1)

sheet.merge_cells(A1:A3)

sheet[‘A1’]=[‘上海’,’山東’,’浙江’]

如何用python實現行列互換，大家怎麼看待呢？

你需要確保該數組的行列數都是相同的。列表遞推式提供了一個簡便的矩陣轉置的方法:另一個更快和高級一些的方法。可以使用zip函數:本節提供了關於矩陣轉置的兩個方法，一個比較清晰簡單,另一個比較快速但有些隱晦。有時候，數據到來的時候使用錯誤的方式，比如，你使用微軟的ADO介面訪問資料庫,由於Python和MS在語言實現上的差別。 Getrows方法在Python中可能返回的是列值，和方法的名稱不同.本節給的出的方法就是這個問題常見的解決方案，一個更清晰，一個更快速。在列表遞推式版本中,內層遞推式表示選則什麼(行),外層遞推式表示選擇者(列)。這個過程完成後就實現了轉置。在zip版本中,我們使用arr語法將一維數組傳遞給zip做為參數,接著,zip返回一個元組做為結果。然後我們對每一個元組使用list方法,產生了列表的列表(即矩陣)。因為我們沒有直接將zip的結果表示為list，所以我們可以我們可以使用itertools.izip來稍微的提高效率(因為izip並沒有將數據在內存中組織為列表)。但是,在特定的情況下，上面的方法對效率的微弱提升不能彌補對複雜度的增加。關於args和kwds語法:args(實際上，號後面跟著變數名)語法在Python中表示傳遞任意的位置變數，當你使用這個語法的時候(比如，你在定義函數時使用),Python將這個變數和一個元組綁定，並保留所有的位置信息, 而不是具體的變數。當你使用這個方法傳遞參數時，變數可以是任意的可迭代對象(其實可以是任何表達式,只要返回值是迭代器)。

python讀取excel文件，將每一行都保存為一個列表。每一行對應一個列表。

python讀寫excel文件要用到兩個庫：xlrd和xlwt，首先下載安裝這兩個庫。

1、#讀取Excel

import xlrd

data = xlrd.open_workbook(excelFile)

table = data.sheets()[0]

nrows = table.nrows #行數

ncols = table.ncols #列數

for i in xrange(0,nrows):

rowValues= table.row_values(i) #某一行數據

for item in rowValues:

print item

2、寫Excel文件

”’往EXCEl單元格寫內容，每次寫一行sheet:頁簽名稱；row：行內容列表；rowIndex：行索引;

isBold:true:粗欄位，false:普通字體”’

def WriteSheetRow(sheet,rowValueList,rowIndex,isBold):

i = 0

style = xlwt.easyxf(‘font: bold 1’)

#style = xlwt.easyxf(‘font: bold 0, color red;’)#紅色字體

#style2 = xlwt.easyxf(‘pattern: pattern solid, fore_colour yellow; font: bold on;’) # 設置Excel單元格的背景色為黃色，字體為粗體

for svalue in rowValueList:

strValue = unicode(str(svalue),’utf-8′)

if isBold:

sheet.write(rowIndex,i,strValue,style)

else:

sheet.write(rowIndex,i,strValue)

i = i + 1

”’寫excel文件”’

def save_Excel(strFile):

excelFile = unicode(strFile, “utf8”)

wbk = xlwt.Workbook()

sheet = wbk.add_sheet(‘sheet1’,cell_overwrite_ok=True)

headList = [‘標題1′,’標題2′,’標題3′,’標題4′,’總計’]

rowIndex = 0

WriteSheetRow(sheet,headList,rowIndex,True)

for i in xrange(1,11):

rowIndex = rowIndex + 1

valueList = []

for j in xrange(1,5):

valueList.append(j*i)

WriteSheetRow(sheet,valueList,rowIndex,False)

wbk.save(excelFile)

style2 = xlwt.easyxf(‘pattern: pattern solid, fore_colour yellow; font: bold on;’)

在設置上Excel單元格的背景色時，fore_colour 支持的顏色是有限的，僅支持一下顏色

aqua 0x31

black 0x08

blue 0x0C

blue_gray 0x36

bright_green 0x0B

brown 0x3C

coral 0x1D

cyan_ega 0x0F

dark_blue 0x12

dark_blue_ega 0x12

dark_green 0x3A

dark_green_ega 0x11

dark_purple 0x1C

dark_red 0x10

dark_red_ega 0x10

dark_teal 0x38

dark_yellow 0x13

gold 0x33

gray_ega 0x17

gray25 0x16

gray40 0x37

gray50 0x17

gray80 0x3F

green 0x11

ice_blue 0x1F

indigo 0x3E

ivory 0x1A

lavender 0x2E

light_blue 0x30

light_green 0x2A

light_orange 0x34

light_turquoise 0x29

light_yellow 0x2B

lime 0x32

magenta_ega 0x0E

ocean_blue 0x1E

olive_ega 0x13

olive_green 0x3B

orange 0x35

pale_blue 0x2C

periwinkle 0x18

pink 0x0E

plum 0x3D

purple_ega 0x14

red 0x0A

rose 0x2D

sea_green 0x39

silver_ega 0x16

sky_blue 0x28

tan 0x2F

teal 0x15

teal_ega 0x15

turquoise 0x0F

violet 0x14

white 0x09

yellow 0x0D”””

另外一種方式是 用pyExcelerator

from pyExcelerator import *# excel 第一行數據excel_headDatas = [u’發布時間’, u’文章標題’, u’文章鏈接’, u’文章簡介’]

articles =[

{u’發布時間’:u’2017年5月9日’,

u’文章標題’:u’Python項目實戰教程：國內就能訪問的google搜索引擎’,

u’

u’文章簡介’:u’大家可以留言、想了解python那個方向的知識、不然我也不知道’},

{u’發布時間’:u’2017年5月4日’,

u’文章標題’:u’對於學習Django的建議、你知道的有那些’,

u’文章鏈接’:’,

u’文章簡介’:u’隨著Django1.4第二個候選版的發布，雖然還不支持Python3，但Django團隊已經在著手計劃中，據官方博客所說，Django1.5將會試驗性的支持python3′}

]# 定義excel操作句柄excle_Workbook = Workbook()

excel_sheet_name = time.strftime(‘%Y-%m-%d’)

excel_sheet = excle_Workbook.add_sheet(excel_sheet_name)

index = 0#標題for data in excel_headDatas:

excel_sheet.write(0, index, data)

index += 1index = 1#內容for article in articles:

colIndex = 0    for item in excel_headDatas:

excel_sheet.write(index, colIndex, article[item])

colIndex += 1

index += 1#保存test.xlsx到當前程序目錄excle_Workbook.save(‘test.xlsx’)# db = mongoDB.mongoDbBase()# db.Get_information_stat()