本文目录一览：
- 1、python提取excel表中的数据两列
- 2、Python如何显示年龄在30-50之间的数据用什么语句？
- 3、Python和MATLAB读取excel指定行列数据的方法
- 4、python读取数据库怎么把列名显示出来
- 5、怎样用python，读取excel中的一列数据
- 6、python数据分析-科学计数法
python提取excel表中的数据两列
1、首先打开excel表格，在单元格中输入两列数据，需要将这两列数据进行比对相同数据。
2、然后在C1单元格中输入公式：=VLOOKUP(B1,A:A,1,0)，意思是比对B1单元格中A列中是否有相同数据。
3、点击回车，即可将公式的计算结果显示出来，可以看到C1中显示的是B1在A列中找到的相同数据。
4、将公式向下填充，即可发现C列中显示出的数字即为有相同数据的，显示“#N/A”的为没有找到匹配数据的。
5、将C1-C4中的数据进行复制并粘贴成数值，即可完成相同数据的提取操作。
在实际研究中，我们经常需要获取大量数据，而这些数据很大一部分以pdf表格的形式呈现，如公司年报、发行上市公告等。面对如此多的数据表格，采用手工复制黏贴的方式显然并不可取。那么如何才能高效提取出pdf文件中的表格数据呢？
Python提供了许多可用于pdf表格识别的库，如camelot、tabula、pdfplumber等。综合来看，pdfplumber库的性能较佳，能提取出完整、且相对规范的表格。因此，本推文也主要介绍pdfplumber库在pdf表格提取中的作用。
作为一个强大的pdf文件解析工具，pdfplumber库可迅速将pdf文档转换为易于处理的txt文档，并输出pdf文档的字符、页面、页码等信息，还可进行页面可视化操作。使用pdfplumber库前需先安装，即在cmd命令行中输入：
pip install pdfplumber
pdfplumber库提供了两种pdf表格提取函数，分别为.extract_tables( )及.extract_table( )，两种函数提取结果存在差异。为进行演示，我们网站上下载了一份短期融资券主体信用评级报告，为pdf格式。任意选取某一表格，其界面如下：
接下来，我们简要分析两种提取模式下的结果差异。
（1）.extract_tables( )
可输出页面中所有表格，并返回一个嵌套列表，其结构层次为table→row→cell。此时，页面上的整个表格被放入一个大列表中，原表格中的各行组成该大列表中的各个子列表。若需输出单个外层列表元素，得到的便是由原表格同一行元素构成的列表。例如，我们执行如下程序：
输出结果：
（2）.extract_table( )
返回多个独立列表，其结构层次为row→cell。若页面中存在多个行数相同的表格，则默认输出顶部表格；否则，仅输出行数最多的一个表格。此时，表格的每一行都作为一个单独的列表，列表中每个元素即为原表格的各个单元格内容。若需输出某个元素，得到的便是具体的数值或字符串。如下：
输出结果：
在此基础上，我们详细介绍如何从pdf文件中提取表格数据。其中一种思路便是将提取出的列表视为一个字符串，结合Python的正则表达式re模块进行字符串处理后，将其保存为以标准英文逗号分隔、可被Excel识别的csv格式文件，即进行如下操作：
输出结果：
尽管能获得完整的表格数据，但这种方法相对不易理解，且在处理结构不规则的表格时容易出错。由于通过pdfplumber库提取出的表格数据为整齐的列表结构，且含有数字、字符串等数据类型。因此，我们可调用pandas库下的DataFrame( )函数，将列表转换为可直接输出至Excel的DataFrame数据结构。DataFrame的基本构造函数如下：
DataFrame([data,index, columns])
三个参数data、index和columns分别代表创建对象、行索引和列索引。DataFrame类型可由二维ndarray对象、列表、字典、元组等创建。本推文中的data即指整个pdf表格，提取程序如下：
其中，table[1:]表示选定整个表格进行DataFrame对象创建，columns=table[0]表示将表格第一行元素作为列变量名，且不创建行索引。输出Excel表格如下：
通过以上简单程序，我们便提取出了完整的pdf表格。但需注意的是，面对不规则的表格数据提取，创建DataFrame对象的方法依然可能出错，在实际操作中还需进行核对。
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Python如何显示年龄在30-50之间的数据用什么语句？
本回答如下：
1. 数据筛选
a b c
0 0 2 4
1 6 8 10
2 12 14 16
3 18 20 22
4 24 26 28
5 30 32 34
6 36 38 40
7 42 44 46
8 48 50 52
9 54 56 58
可以使用 (并)与 | (或)操作符或者特定的函数实现多条件筛选
使用 筛选 a 列的取值大于 30，b 列的取值小于 50的记录
df[(df[‘a’] 30) (df[‘b’] 40)]
Python和MATLAB读取excel指定行列数据的方法
1、用xlrd读取
对应方法如下，需要先import xlrd和numpy，通过row_start和row_end控制行数，通过column_start和column_end控制列数
这里要注意python是0-based索引，excel看的时候是1-based的索引
2、用pandas下的read_excel函数
dframe = pd.read_excel(“file_name.xlsx”)
dframe = pd.read_excel(“file_name.xlsx”, sheetname=”Sheet_name”)
dframe = pd.read_excel(“file_name.xlsx”, sheetname=number)
读取表格的方式有两种：
1、xlsread
[~,MeaDef,~]=xlsread(xls_site,table_tag,'B12:AI12');
这里输出是一个对应数字，一个对应字符串，一个是用元胞把所有数据放在一起
对应的xlswrite格式：
xlswrite(xls_site_output,train,1,['A',num2str(ix+1),':M',num2str(ix+1)])
2、read_table
python读取数据库怎么把列名显示出来
def query(self, sql):
connect = self.connect()
cur = connect.cursor()
cur.execute(sql)
index = cur.description
result = []
for res in cur.fetchall():
row = {}
for i in range(len(index)-1):
row[index[i][0]] = res[i]
result.append(row)
connect.close()
return result
这个方法返回查询结果就是带字段名的{‘字段名’：‘值’}
怎样用python，读取excel中的一列数据
感觉还是CSV格式的好处理一些，EXCEL的要装插件，以CSV为例，给一段代码
sqlserver char 对应c#
import linecache
o=open('d:\test\14.csv')#文件路径
o.seek(0)
r=o.readlines()
s1=str(input('输入要定位的信息:'))
a=0
count=0
for i in r: #按和值组合查找
if i.find(s1)=0:
print r[a-1]#显示上一行
print i#显示定位行
print r[a+1]#显示下一行
a+=1
print 'Total:%d'%count
例：
在以下数据中，查找含有T的行，并显示上一行（n行） or 下一行（n行) 。
1，2，3，4
W,R,GFR,T
12,,F,34,G
python数据分析-科学计数法
用python进行数据分析时，查看数据，经常发生数据被自动显示成科学记数法的模式，或者多行多列数据只显示前后几行几列，中间都是省略号的情形。
import numpy as npnp.set_printoptions(suppress=True, threshold=np.nan)
suppress=True 取消科学记数法
threshold=np.nan 完整输出（没有省略号）
display.[max_categories, max_columns, max_colwidth, max_info_columns, max_info_rows, max_rows, max_seq_items, memory_usage, multi_sparse, notebook_repr_html, pprint_nest_depth, precision, show_dimensions]
详细介绍文档： pd.set_option
可以在pd.set_option设置display.float_format参数来以政策小数显示，比如下面设置显示到小数点后3位
pd.set_option('display.float_format', lambda x: '%.3f' % x)
set_option中还有其它一些控制设置，包括默认显示列数，行数等等
pd.set_option('display.max_columns',5, 'display.max_rows', 100)
import pandas as pdpd.set_option('display.max_columns', 10000, 'display.max_rows', 10000)
display.max_columns 显示最大列数
display.max_rows 显示最大行数
1、pd.set_option(‘expand_frame_repr’, False)
True就是可以换行显示。设置成False的时候不允许换行
2、pd.set_option(‘display.max_rows’, 10)
pd.set_option(‘display.max_columns’, 10)
显示的最大行数和列数，如果超额就显示省略号，这个指的是多少个dataFrame的列。如果比较多又不允许换行，就会显得很乱。
3、pd.set_option(‘precision’, 5)
显示小数点后的位数
4、pd.set_option(‘large_repr’, A)
truncate表示截断，info表示查看信息，一般选truncate
5、pd.set_option(‘max_colwidth’, 5)
列长度
6、pd.set_option(‘chop_threshold’, 0.5)
绝对值小于0.5的显示0.0
7、pd.set_option(‘colheader_justify’, ‘left’)
显示居中还是左边，
8、pd.set_option(‘display.width’, 200)
横向最多显示多少个字符， 一般80不适合横向的屏幕，平时多用200.
np.set_printoptions(precision=None, threshold=None, edgeitems=None, linewidth=None, suppress=None, nanstr=None, infstr=None, formatter=None)
参数：
precision 设置浮点数的精度 （默认值：8）
threshold 设置显示的数目（超出部分省略号显示， np.nan是完全输出，默认值：1000）
edgeitems 设置显示前几个，后几个 （默认值：3）
suppress 设置是否科学记数法显示 （默认值：False）
示例如下：
import numpy as npnp.set_printoptions(precision=4, threshold=8, edgeitems=4, linewidth=75, suppress=True, nanstr='nan', infstr='inf')print("precision=4, 浮点数精确小数点后4位: ", np.array([1.23446789]))print("threshold=8, edgeitems=4, 显示8个，前4后4: ", np.arange(10))np.set_printoptions(formatter={'all': lambda x :'int:'+str(-x)})print("formatter, 格式化输出: ", np.arange(5))
输出如下：
[图片上传失败...(image-15f596-1587702700460)]
注意：precision自动四舍五入
详细介绍文档: np.set_printoptions
pd.set_option
pd.set_option(pat, value)