python按列讀取數據

『壹』 怎樣用python，讀取excel中的一列數據

就是把xls or xlsx另存為CSV格式，然後再檢索。代碼如下，拋磚引玉。

# -*- coding: cp936 -*-
import linecache
o=open('d:\\test\\14.csv')#文件路徑
o.seek(0)
r=o.readlines()
s1=str(input('輸入要定位的信息:'))
a=0
count=0
for i in r: #按和值組合查找
if i.find(s1)>=0:
print r[a-1]#顯示上一行
print i#顯示定位行
print r[a+1]#顯示下一行
a+=1
print 'Total:%d'%count

例：
在以下數據中，查找含有T的行，並顯示上一行（n行） or 下一行（n行) 。
1，2，3，4
W,R,GFR,T
12,,F,34,G
這個就用上面的代碼就行了。

『貳』 想問下，怎麼用python根據提取指定關鍵詞下面的所有列和行的數據呢

可以使用pandas庫來處理和分析數據：
import pandas as pd
# 讀取數據文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')
# 設置關鍵詞
keyword = '平面激光'
# 查找包含關鍵詞的列
selected_columns = [col for col in df.columns if keyword in col]
# 提取指定關鍵詞下的所有列和行的數據
selected_data = df.loc[:, selected_columns]
# 列印提取的數據
print(selected_data)
在這個示例中，首先使用`pd.read_excel()`函數讀取包含數據的Excel文件（假設為'data.xlsx'）。然後，通過設置關鍵詞變數來定義需要提取的關鍵詞。
接下來，使用列表推導式和`df.columns`屬性遍歷所有列名，將包含關鍵詞的列存儲在`selected_columns`列表中。
最後，使用`df.loc`方法選擇所有行，並使用`selected_columns`作為列索引提取數據；將提取的數據存儲在`selected_data`中。最後，使用`print`語句顯示提取的數據。

『叄』 python 按列讀取文本數據 列表越界咋回事啊@_@ IndexError：list index out of range

因為空行導致split函數返回的tmp為空，所以tmp[0]導致了數組越界。

分析思答瞎路：

1、報錯信息裡面已經提示了第12有誤。

2、提示為數組index越界，而12行的代碼中tmp[0]涉及數組。

3、找到tmp的定義，是split函數分解之後的內容，應當為一個list列表。

4、但是此處連tmp[0]都提示梁舉兄有錯，說明tmp中沒有任何元素。

5、推得for i in f0,中的沒一行的數據i有問題，當運行到最後，回出現一個由問題的i。

所以文件最後一行為空行，通常為寫入文件函數每行之後附帶的 轉義字元導致。

(3)python按列讀取數據擴展閱讀：

IndexError: list index out of range錯誤的其他情況

第一種情況：

list[index]index超出范圍

第二種情況：

list是一個空的，沒有一個元素

進行list[0]就會報該錯誤。

一般外部輸入的數據都可能存在問題，所以通常在readlines或者read後要做一次處理。

這樣就避免了空橡襲行，欄位數不足，以及類型轉換出錯。

解決方案：

針對第一種情況，通過調試檢查代碼。

關於第二種情況，有兩種方法：

第一種：檢查讀入的數據是都有問題，比如讀入的txt文件是否存在空行等等，第二種解決方案，在代碼上改錯。

with open("linux_Yue_01.txt","r") as testFile:

testfileList = []

for v testFile.read().split(" ")

if not v.strip(): #字元串去掉空格不為空

continue

testfileList.extend([splitFileNameAndLabel(v)])

注意：[splitFileNameAndLabel(v)]是又方括弧的，否則不能成為列表中嵌套列表了。

『肆』 Python怎麼依次讀取CVS文件里的列名和對應的數據

在處理CSV文件時，Python提供了一種便捷的方法來讀取文件中的列名和對應的數據。假設我們已經有了一個CSV文件，想要從文件中提取特定的信息，可以使用類似上述代碼的方法來實現。首先，需要創建一個資料庫連接，然後通過執行SQL語句來獲取數據。具體步驟如下：

首先，連接資料庫，這可以通過調用`self.connect()`方法實現。然後，創建一個游標對象`cur`，通過這個對象可以執行SQL語句。接下來，執行SQL查詢語句`cur.execute(sql)`。通過`cur.description`獲取列名信息。

接下來，定義一個空列表`result`來存儲查詢結果。遍歷`cur.fetchall()`獲取所有行數據，為每行數據創建一個字典`row`，並通過`for`循環將列名和對應的值存入字典中。具體代碼如下：

python
row = {}
for i in range(len(index)-1):
row[index[i][0]] = res[i]

將每行的數據字典添加到`result`列表中，最後關閉資料庫連接。

這種方法返回的結果是一個列表，每個元素都是一個字典，字典的鍵是列名，值是對應的行數據。這種方式不僅清晰地展示了數據結構，還便於後續的數據處理和分析。

值得注意的是，上述代碼示例僅適用於基本的SQL查詢操作。在實際應用中，可能需要根據具體需求調整代碼邏輯。例如，如果CSV文件非常大，可能需要使用其他更高效的方法來處理數據，以避免內存溢出等問題。

此外，對於CSV文件的處理，除了使用SQL查詢外，還可以使用Python內置的`csv`模塊來直接讀取文件內容。這種方式更加直接，適用於簡單的數據處理任務。

總的來說，通過上述方法，我們可以有效地從CSV文件中提取所需數據，並將其組織成易於理解和操作的形式。這對於數據分析和處理非常有幫助。