利用pandas可以很方便的讀寫excel數據
data_in = pd.read_excel('M2FENZISHI.xlsx')
首先要創建數據框
# example
df = pd.DataFrame({'A':[0,1,2]})
writer = pd.ExcelWriter('test.xlsx') #name of excel file
df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1') # write
writer.save() # save
這個例子稍微有點復雜，只看讀和寫的部分就可以了。
例子要實現的目標為：有一個excel文件，如下：
現在要將里面的化學符號中數字和字母分開，得到如下結果
由于化學符號里面有數字和字母，要提取數字或者字母首先想到的是正則表達式re模塊。
在讀取時由于我們已經將第一列命名data，因此pandas可以直接只讀這一列的提名。
讀取數字可以使用re.compile實現，如：
下面是完整實現的代碼
import numpy as np
import re
import pandas as pd
data_in = pd.read_excel('M2FENZISHI.xlsx')['data'] #load data
print(data_in.shape)
length = len(data_in) # length
pattern = re.compile(r'\d+') # find number
num_out = []
for i in range(length):
temp = pattern.findall(data_in[i]) # find number
int_num = list(map(int,temp))
num_out.append(int_num)
num_out = np.array(num_out)
print(num_out.shape)
# writer data to excel
df = pd.DataFrame({'C': num_out[:, 0], 'H': num_out[:, 1], 'O': num_out[:, 2],
'N': num_out[:, 3], 'P': num_out[:, 4], 'S': num_out[:, 5]})
writer = pd.ExcelWriter('test.xlsx') # name of the file
df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1')
writer.save()
結果如下：
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