一、读写excel数据
利用pandas可以很方便的读写excel数据
1.1 读：
data_in = pd.read_excel('M2FENZISHI.xlsx')
1.2写：
首先要创建数据框
# 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
二、举例
2.1 要求
这个例子稍微有点复杂，只看读和写的部分就可以了。
例子要实现的目标为：有一个excel文件，如下：
现在要将里面的化学符号中数字和字母分开，得到如下结果
2.2 实现
由于化学符号里面有数字和字母，要提取数字或者字母首先想到的是正则表达式re模块。
在读取时由于我们已经将第一列命名data，因此pandas可以直接只读这一列的提名。
读取数字可以使用re.compile实现，如：
下面是完整实现的代码
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()
结果如下：
总结
本篇文章就到这里了，希望能够给你带来帮助，也希望您能够多多关注脚本之家的更多内容！
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