Excel处理控件Aspose.Cells教程:如何将Excel区域转换为Python列表

在 Python 中处理 Excel 数据通常需要将特定的行和列提取为列表格式。将 Excel 范围转换为 Python 列表对于以下任务非常有用:

  • 使用PandasNumPy进行数据分析
  • 报告和 ETL 流程的自动化
  • 与机器学习模型或 API 集成

在本教程中,我们将逐步学习如何借助Aspose.Cells在 Python 中将定义的 Excel 范围转换为列表。

Aspose.Cells官方试用版免费下载,请联系Aspose官方授权代理商慧都科技

加入Aspose技术交流QQ群(1041253375),与更多小伙伴一起探讨提升开发技能。

Python Excel 到列表转换库

开发人员无需手动解析 Excel 文件,而是可以使用 Aspose.Cells for Python via .NET(一个功能强大的 Excel 到列表转换库)。它不仅可以更轻松地将范围、行和列提取到 Python 列表中,还支持公式、格式、图表和数据透视表等高级功能,即使在复杂的电子表格中也能确保准确性。

在编码之前,请确保您的设置已准备就绪:

  1. 安装Python 3.7+
  2. 从发行版下载 Aspose.Cells或使用 pip 安装:
    pip install aspose-cells-python
  3. sample_data.xlsx准备一个包含以下内容的示例 Excel 文件( ):

Aspose.Cells官方试用版免费下载,请联系Aspose官方授权代理商慧都科技

加入Aspose技术交流QQ群(1041253375),与更多小伙伴一起探讨提升开发技能。

将 Excel 范围转换为 Python 列表:分步指南

让我们了解使用 Aspose.Cells for Python 将一系列 Excel 数据转换为 Python 列表的过程。

按照以下步骤将 Excel 范围转换为 Python 中的列表:

  1. 首先,使用该类加载现有的 Excel 文件Workbook。
  2. 其次,获取第一个工作表。
  3. 接下来,创建一个范围,例如 A1 到 C4。
  4. 之后,将 Range 转换为 Python List。
  5. 最后,打印列表。

以下 Python 脚本加载 Excel 文件,定义范围并将其转换为 Python 列表。

from aspose.cells import Workbook# Step 1: Load the Excel workbook
book = cells.Workbook("sample_data.xlsx")# Step 2: Access the first worksheet
sheet1 = book.worksheets.get(0)# Step 3: Define the range (A1:C4 in this example)
sheet_cells = sheet1.cells
range_obj = sheet_cells.create_range("A1", "C4")# Step 4: Convert the range into a nested Python list
range_list = []
for row_index in range(range_obj.first_row, range_obj.first_row + range_obj.row_count):row = []for column_index in range(range_obj.first_column, range_obj.first_column + range_obj.column_count):curr_cell = sheet_cells.check_cell(row_index, column_index)row.append(curr_cell.value if curr_cell else "")range_list.append(row)# Step 5: Print the Python list
print("Python List Output:")
print(range_list)

输出

Python List Output:
[['City', 'Region', 'Store'], ['Chicago', 'Central', 3055], ['New York', 'East', 3036], ['Detroit', 'Central', 3074]]

此完整脚本演示了如何从 Excel 中提取数据并将其转换为 Python 列表。之后,您可以根据需要轻松地将其转换为 Pandas 或 JSON。

将 Python 列表转换为 Pandas DataFrame

使用 Pandas,您可以直接将列表转换为 DataFrame:

import pandas as pd# Convert to a Pandas DataFrame
df = pd.DataFrame(range_list[1:], columns=range_list[0])
print(df)

Pandas DataFrame 输出:

       City   Region  Store
0   Chicago  Central   3055
1  New York     East   3036
2   Detroit  Central   3074

将 Python 列表保存为 JSON

您还可以将数据导出为 JSON:

import json# Convert to JSON
json_output = json.dumps(range_list)
print(json_output)

JSON 输出:

[["City", "Region", "Store"], ["Chicago", "Central", 3055], ["New York", "East", 3036], ["Detroit", "Central", 3074]]

在 Python 中将 Excel 行转换为列表

有时您可能只想从 Excel 中提取一行并将其存储为列表。以下是使用 Aspose.Cells 的操作方法:

  1. 加载 Excel 工作簿。
  2. 访问目标工作表。
  3. 通过索引选择行。
  4. 将行值收集到 Python 列表中。
# Import Aspose.Cells library
from aspose.cells import Workbook# Step 1: Load the Excel workbook from file
book = Workbook("sample_data.xlsx")# Step 2: Access the first worksheet in the workbook
sheet = book.worksheets.get(0)# Step 3: Define the row index (0 = first row, which contains headers)
row_index = 0
cells = sheet.cells# Create a range object for the selected row
row_range = cells.create_range(row_index, 0, 1, sheet.cells.max_column + 1)# Step 4: Convert the row into a Python list
row_list = []
for column_index in range(row_range.first_column, row_range.first_column + row_range.column_count):curr_cell = cells.check_cell(row_index, column_index)  # Get each cell in the rowrow_list.append(curr_cell.value if curr_cell else "")  # Append value or empty string if cell is blank# Print the extracted row as a list
print("Row to List:", row_list)

输出:

Row to List: ['City', 'Region', 'Store']

使用 Python 将 Excel 列转换为列表

您还可以将单列提取到列表中。例如,我们将“Region”列转换为列表:

  1. 加载工作簿和工作表。
  2. 通过索引选择列。
  3. 遍历列中的每一行。
  4. 将列值收集到列表中。
# Import Aspose.Cells library
from aspose.cells import Workbook# Step 1: Load the Excel workbook from file
book = Workbook("sample_data.xlsx")# Access the first worksheet in the workbook
sheet = book.worksheets.get(0)# Step 2: Define the column index (0 = first column, i.e., Column A)
col_index = 0
cells = sheet.cells# Create a range object for the selected column
# Parameters: (start_row, start_column, total_rows, total_columns)
# Here, start at row 0, select col_index, include all rows, and width = 1 column
col_range = cells.create_range(0, col_index, sheet.cells.max_row + 1, 1)# Step 3 & 4: Convert the column into a Python list
col_list = []
for row_index in range(col_range.first_row, col_range.first_row + col_range.row_count):curr_cell = cells.check_cell(row_index, col_index)  # Get each cell in the columnif curr_cell:  # Only add if the cell exists (ignore empty rows)col_list.append(curr_cell.value)# Print the extracted column as a list
print("Column to List:", col_list)

输出:

Column to List: ['City', 'Chicago', 'New York', 'Detroit']

结论

我们演示了如何通过 .NET 使用 Aspose.Cells for Python 提取范围、行和列,将 Excel 数据转换为 Python 列表。转换为列表后,数据可用于 Pandas、JSON 或其他处理任务。虽然 openpyxl 或 pandas.read_excel 等库可以提取范围,但 Aspose.Cells 能够更好地控制公式、格式、图表和合并单元格,使其成为复杂 Excel 操作的更佳选择。

Aspose.Cells官方试用版免费下载,请联系Aspose官方授权代理商慧都科技

加入Aspose技术交流QQ群(1041253375),与更多小伙伴一起探讨提升开发技能。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.rhkb.cn/news/161271.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系长河编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

运筹学

运筹学绪论 运筹学主要分支划分方法:一般数学规划模型/特定问题的数学模型。前者划分出线性规划/整数规划/非线性规划/DP/网络流/...,后者划分出网络计划/排队论/存储论/决策论/对策论/... 人工智能的许多问题均与运筹学密不可分 核心:建模与求解 e.g.线性规划:给定基函数和…

国产化Excel开发组件Spire.XLS教程:使用 Python 设置 Excel 格式,从基础到专业应用

与在 Excel 中手动调整样式相比,使用 Python 进行 Excel 格式设置 并自动化操作,能够帮助我们节省宝贵的时间。本文将演示如何借助 Spire.XLS for Python 通过 Python 设置 Excel 样式。 在处理电子表格时,数据本身固然重要,但可读性同样关键。一个拥有优秀格式设置的 Exc…

(附源码)高校拼车管理系统的设计与实现 - 实践

(附源码)高校拼车管理系统的设计与实现 - 实践pre { white-space: pre !important; word-wrap: normal !important; overflow-x: auto !important; display: block !important; font-family: "Consolas", "Monaco", "Courier New", monospace …

函数计算的云上计费演进:从请求驱动到价值驱动,助力企业走向 AI 时代

函数计算的演进史,其实也是一部计费方式的演化史。透过计费这一窗口,我们可以一管窥全豹,清晰地看到背后产品形态在技术与体验上的深刻变化,以及技术架构随应用场景不断演化的能力。作者:砥行 在云计算的发展过程中,计费方式往往是开发者最直观的感知。最初,用户需要直接…

彩笔运维勇闯机器学习--梯度下降法

前言 彩笔运维勇闯机器学习,今天我们来讨论一下梯度下降法 梯度 首先要搞明白什么是梯度,那就要先从导数说起 导数 函数\(y=f(x)\)的自变量\(x\)在一点\(x_0\)上产生一个增量\(\Delta x\)时,函数输出值的增量\(\Delta y=f(x_0 + \Delta x)-f(x_0)\)与自变量增量\(\Delta x\)…

vs code运行Java遇到的输入问题

关于在vs code中运行Java无法输入鸣谢我的室友徐同学和亲爱的元宝同学还有ChatGPT老师为什么 code runner内置的编译逻辑是直接运行你的代码,但是java的独特输入方式正好与其不同,导致直接默认输入为空 public class Sqrt{public static void main(String[] args) {double EP…

关于数据跨境,你应该了解的合规难题有哪些?

数据跨境合规难破?匿名化就丢数据价值?本文详解如何攻克隐私保护与算法研发的矛盾,从精准模糊到生成式AI匿名化技术,助你合规传输高价值数据,释放全球研发潜能!当下正是一个由数据驱动的伟大变革时代。从ADAS到AD,每一次技术的跃迁都离不开海量道路数据的采集、标注与分…

doubletrouble wp复盘

因为这台机子形式比较特殊,所以做个wp nmap ┌──(kali㉿kali)-[~/replay/doubletr] └─$ nmap -sT -p- 192.168.48.67 Starting Nmap 7.95 ( https://nmap.org ) at 2025-09-10 23:17 EDT Nmap scan report for 192.168.48.67 Host is up (0.0058s latency). Not shown: 6…

软件设计师知识点总结(2023)上

第1题: 第2题: 第3题: 第4题: 第5题: 第6题:第7题:第8题: 第9题: 先来先服务:最短寻道时间:电梯调度: 单向扫描: 第10题: 第11题: 第12题: 第13题: 第14题: 第15题: 第16题: 第17题: 第18题: 第19题:

【运维自动化-标准运维】各类全局变量使用说明(中)

一、集群资源筛选 此变量用于按照资源筛选方案创建新的集群。 创建 输入名称和KEY值 引用 ${KEY}引用${KEY},返回的是创建集群成功的信息Allocate {set_number} sets with names: 引用${KEY._module},返回的是集群下的模块信息,类型为字典,键为模块名,值为模块下的主机列表…

adobe illustrator中生成连续直角线段

001、工具栏选矩形工具 002、绘制一个矩形 003、鼠标切换到这里 004、 鼠标以横向拖动的方式选中一个边 005、键盘delete健删除 006、同样的方法删除下边这条边 。

【IEEE出版|EI检索稳定】第四届云计算、大数据应用与软件工程国际学术会议(CBASE 2025)

CBASE 2025旨在汇聚全球云计算、大数据、软件工程等计算机相关领域的顶尖学者与专业人士,打造一个高水平、国际化的学术交流平台,共同探讨最新研究进展与发展趋势。会议诚挚欢迎云计算、大数据、软件工程、网络安全、人工智能、计算机视觉、机器学习、智能计算等方向的专家学…

取证 - voasem

分类 内存取证 经常利用volatility分析取证文件后缀 .raw、.vmem、.img 常用命令(imageinfo,pslist,dumpfiles,memdump) 可疑的进程(notepad,cmd) 和磁盘取证结合起来考察 了解部分操作系统原理 常见文件后缀dmg,img命令 python3 vol.py -f [取证文件] 插件可以使用 -h…

Symbol VBRK: Invalid data type u SAP 事务成功新号码获取到 但是提交后提示失败如何处理

前几天用户提了个错误问题 Symbol "VBRK": Invalid data type "u" 提示说发票创建车工但是离开的时候报错 分析问题可能 增强失败 ST22检查没有讯息 今天经过更老的老师傅提示 SM14查看可能事务回滚了 赶紧查看了下 有错 点击 DEBUG发现是发票创建成功以…

three.js中怎么加载 .gltf/glb格式 文件

3D编辑器格式 用于特定应用程序(主要是3D编辑器):. .blend (Blender), .max (3d Studio Max), .mb and .ma (Maya), etc... 交换格式 有.OBJ, .DAE (Collada), .FBX.等格式。它们被设计出来用于3D编辑器之间交换信息的。因此,它们通常比所需的大得多(内含3D编辑器内所需要的…

【SPIE独立出版|连续多年EI稳定检索】第七届地球科学与遥感测绘国际学术会议(GRSM 2025)

为交流近年来国内外在地球、地理科学和遥感测绘领域的理论、技术和应用的最新进展,展示最新成果,第七届地球科学与遥感测绘国际学术会议将于2025年10月17-19日在中国-乌鲁木齐召开,GRSM 2025旨在为从事地球科学和遥感测绘领域的专家学者、工程技术人员、技术研发人员提供一个…

手把手教你实现C++高性能内存池,相比 malloc 性能提升7倍!

大家好,我是小康。 写在前面 你知道吗?在高并发场景下,频繁的malloc和free操作就像是程序的"阿喀琉斯之踵",轻则拖慢系统响应,重则直接把服务器拖垮。 最近我从0到1实现了一个高性能内存池,经过严格的压测验证,在8B到2048B的分配释放场景下,性能相比传统的ma…

内外网文件传输方式有哪些:从传统方案到专业系统的全面解析!

在数字化时代,企业数据流通需求日益增长,许多企业为保障核心数据安全实施网络隔离,由此催生了内外网文件传输的高频场景。内外网文件传输指在企业内部网络与外部网络(或不同安全域隔离网络)之间,实现文件数据流通的行为,其核心诉求是在突破网络连接限制的同时,兼顾安全…

实用指南:DeerFlow 实践:华为IPD流程的评审智能体设计

实用指南:DeerFlow 实践:华为IPD流程的评审智能体设计pre { white-space: pre !important; word-wrap: normal !important; overflow-x: auto !important; display: block !important; font-family: "Consolas", "Monaco", "Courier New", mon…

AI赋能CRM:纷享销客智能图像提升终端运营效率

在消费品行业竞争日益白热化的当下,终端已成为品牌竞争的核心战场。门店陈列是否规范、数据是否真实、执行是否合规,让诸多企业陷入“看不见、管不清、控不住”的终端管理困境。 面对这一核心痛点,纷享销客推出全新升级的纷享 AI 图像智能,以 AI 技术重新定义终端管理模式。…