python读取excel数据为矩阵_用Python实现excel中“矩阵”式列表转“向量”式列表...

在日常工作中，经常会遇到将“矩阵”式excel表转为“向量”式excel表的问题。

为了形象的描述R*C列表，此处用了“矩阵”这一比喻。什么是“矩阵”式excel表呢？如下图：17*4列表

同理，“向量”式列表见下图：68*1列表

这种转置用图来表示是这样的：

就是把每一行都转置成一列，最后汇成一个68*1的列表。

这看起来容易，做起来难。因为按照excel常规操作，每一行转成一列的操作是容易的（可以通过鼠标也可以通过函数完成）。但是当你有几千几万行列表的时候，这种方法是行不通的。

那么在不写excel宏编程的前提下。优雅的Python便是我们的最佳首选！

以下是实际工作场景中我们要做的事：

将sheet1（17*4）和sheet2（17*4）中的列表转置成为sheet3（68*2）的列表

话不多说，上代码：

# 载入所需python库

import numpy as np

import pandas as pd

from openpyxl import load_workbook

# 处理数据

# 读取数据

data1 = pd.read_excel(r'C:\Users\Administrator\Desktop\数据处理.xlsx',sheetname = 0)

data2 = pd.read_excel(r'C:\Users\Administrator\Desktop\数据处理.xlsx',sheetname = 1)

# DataFrame转换为array

data1_np = np.array(data1)

data2_np = np.array(data2)

# 分别由17*4的列表（矩阵）转为68*1的列表（向量）

data1_np_T = data1_np.reshape(68,1)

data2_np_T = data2_np.reshape(68,1)

# array转换为DataFrame

data1_np_T_df = pd.DataFrame(data1_np_T)

data2_np_T_df = pd.DataFrame(data2_np_T)

# 将2个DataFrame（68*1）左右合并（68*2）

data_np_T_df = pd.concat([data1_np_T_df,data2_np_T_df],axis = 1)

# 储存数据

# 载入需要储存的excel表

wb = load_workbook(r'C:\Users\Administrator\Desktop\数据处理.xlsx')

# 在excel表中创建新的sheet

wb.create_sheet(title = 'sheet3',index = 2)

# 指定新的sheet进行后续存储操作

ws = wb.worksheets[2]

# 逐行将DataFrame中的数据写入新的sheet

[h,l] = data_np_T_df.shape

for i in range(h):

row = []

for j in range(l):

row.append(int(data_np_T_df.iloc[i,j]))

ws.append(row)

# 存储数据完毕后，再将excel表进行保存

wb.save(r'C:\Users\Administrator\Desktop\数据处理.xlsx')

这样，两个17*4的列表就乖乖变成了我们想要的68*2的列表。

有的小伙伴一定想问，这么做的意义在哪呢？

意义就在于当你需要做某些JS生成动态柱形图（ @jannchie见齐）或者做某些多元统计分析时，自然会用到这一不起眼但又十分重要的数据处理步骤。

当然不排除有比我做的更方便的数据处理方式，欢迎指正~

欢迎关注~一个医学生（预防医学哈哈~）的数据成长之旅。。。

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