使用 Python 處理 Excel 數(shù)據(jù)非常常見。這通常涉及將數(shù)據(jù)從 Excel 轉(zhuǎn)換為可高效操作的形式。將 Excel 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為可分析的格式可能非常棘手。在本篇教程中，您將學(xué)習(xí)借助強(qiáng)大Excel處理控件Aspose.Cells for Python，如何僅用幾行代碼將 Excel 轉(zhuǎn)換為 NumPy 數(shù)組。

為什么選擇 NumPy？

NumPy（數(shù)值 Python）是一個(gè)開源 Python 庫。它是 Python 數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)的支柱。NumPy 提供快速的數(shù)組操作和高效的數(shù)值計(jì)算。它可以與 Pandas、TensorFlow 和 scikit-learn 流暢協(xié)作。該庫支持多維數(shù)組、矩陣、線性代數(shù)和傅里葉變換。數(shù)組使用連續(xù)內(nèi)存，因此比 Python 列表更快。如此高的速度使 NumPy 成為科學(xué)計(jì)算和數(shù)據(jù)分析的核心工具。

Excel 廣泛用于存儲(chǔ)數(shù)據(jù)集，但它并未針對 Python 工作流程進(jìn)行優(yōu)化。傳統(tǒng)的轉(zhuǎn)換方法通常需要額外的庫、多個(gè)步驟以及手動(dòng)解析。Aspose.Cells 允許您將數(shù)據(jù)從Excel、TSV、CSV和JSON格式直接導(dǎo)出到 NumPy 數(shù)組。這將電子表格與 Python 的數(shù)值工具連接起來。

什么是 Aspose.Cells for Python？

Aspose.Cells是面向 Python 開發(fā)人員的最佳 Excel 庫。它允許讀取、創(chuàng)建和操作電子表格，而無需依賴 Microsoft Excel。通過 .NET 的 Python 版本嵌入了 Aspose.Cells 的 .NET 版本并將其公開給 Python。Aspose.Cells 簡化了 Excel 到 NumPy 的轉(zhuǎn)換過程。它允許您將整個(gè)工作簿、工作表、范圍、行、列，甚至列表對象直接導(dǎo)出到 NumPy ndarray 中。這意味著您可以輕松將原始 Excel 文件轉(zhuǎn)換為干凈、可立即使用的數(shù)據(jù)，用于分析或機(jī)器學(xué)習(xí)。

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您可以從 PyPI 安裝它：

pip install aspose?cells?python

import aspose.cells as cells
import numpy as np

如何將 Excel 工作簿轉(zhuǎn)換為 NumPy

一個(gè)工作簿可能包含多個(gè)工作表。您可以一次性將整個(gè) Excel 工作簿導(dǎo)出為 NumPy ndarray。當(dāng)您想直接在 Python 中處理所有工作表的數(shù)據(jù)時(shí)，這非常方便。

按照以下步驟將 Excel 工作簿轉(zhuǎn)換為 NumPy ndarray：

1. 使用該類加載 Excel 工作簿Workbook。
2. 從工作簿訪問所有工作表。
3. 循環(huán)遍歷每個(gè)工作表以讀取其使用的行和列。
4. 逐行提取單元格值。
5. 將每張表的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到列表列表中。
6. 使用 np.asarray() 將收集的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為 NumPy ndarray。

以下是導(dǎo)出示例工作簿的簡化 Python 腳本：

import aspose.cells as cells
import numpy as np

# load workbook
workbook = cells.Workbook("sample_data.xlsx")
sheets = workbook.worksheets

# prepare an empty list to hold sheet data
sheets_data = []

# loop through worksheets
for sheet in sheets:
    # sheet = workbook.worksheets.get(sheet_index)
    sheet_cells = sheet.cells
    max_row = sheet_cells.max_data_row + 1  # number of populated rows
    max_col = sheet_cells.max_data_column + 1  # number of populated columns

    sheet_rows = []
    for r in range(max_row):
        row_values = []
        for c in range(max_col):
            cell = sheet_cells.check_cell(r, c)
            row_values.append(cell.value if cell else "")
        sheet_rows.append(row_values)
    sheets_data.append(sheet_rows)

# convert to ndarray with dtype=object to preserve strings
excel_array = np.asarray(sheets_data, dtype=object)
print(excel_array)

如何將 Excel 工作簿轉(zhuǎn)換為 NumPy

此腳本將所有空白單元格替換為空字符串，并將所有工作表合并為一個(gè) NumPy 數(shù)組。最終的 excel_array 是三維的：第一層代表工作表，第二層代表行，第三層代表列。

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

 [['City2', 'Region2', 'Store3'],
  ['Seattle', 'West', '3000'],
  ['philadelph', 'East', '3082'],
  ['Detroit', 'Central', '3074']],

 [['City3', 'Region3', 'Store3'],
  ['Seattle', 'West', '3166'],
  ['New York', 'East', '3090'],
  ['Chicago', 'Central', '3055']]]

將單個(gè)工作表轉(zhuǎn)換為 NumPy

有時(shí)，您可能希望使用單個(gè)工作表而不是整個(gè)工作簿。您可以按照以下步驟直接提取一個(gè)工作表的單元格值并將其轉(zhuǎn)換為 NumPy ndarray：

1. 將類加載到 Excel 文件Workbook。
2. 通過索引訪問目標(biāo)工作表。
3. 獲取最大使用的行數(shù)和列數(shù)。
4. 循環(huán)遍歷每一行和每一列來收集單元格值。
5. 將提取的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在列表中。
6. 使用 np.asarray() 將列表轉(zhuǎn)換為 NumPy ndarray。

以下是導(dǎo)出單個(gè)工作表的 Python 腳本：

import aspose.cells as cells
import numpy as np

# load workbook
workbook = cells.Workbook("sample_data.xlsx")

# access the first worksheet
sheet = workbook.worksheets[0]

# get max rows and columns with data
max_row = sheet.cells.max_data_row + 1
max_col = sheet.cells.max_data_column + 1

# extract data
rows = []
for r in range(max_row):
    row_values = []
    for c in range(max_col):
        cell = sheet.cells.check_cell(r, c)
        row_values.append(cell.value if cell else "")
    rows.append(row_values)

# convert to numpy ndarray
worksheet_array = np.asarray(rows, dtype=object)
print(worksheet_array)

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

如何將 Excel 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為 NumPy 數(shù)據(jù)

在某些情況下，您只需要特定范圍的單元格。Aspose.Cells 允許您定義一個(gè)范圍并將其直接導(dǎo)出到 NumPy ndarray。

請按照以下步驟操作：

1. 將類加載到工作簿中Workbook。
2. 選擇目標(biāo)工作表。
3. 使用該方法定義一個(gè)范圍worksheet.cells.create_range()。
4. 循環(huán)遍歷范圍的行和列來提取值。
5. 使用 np.asarray() 將值轉(zhuǎn)換為 NumPy ndarray。

以下代碼示例顯示如何將一系列單元格從 Excel 轉(zhuǎn)換為 NumPy ndarray：

import aspose.cells as cells
import numpy as np

# load workbook
workbook = cells.Workbook("sample_data.xlsx")

# select first worksheet
sheet = workbook.worksheets.get(0)

# define a range (B1 to C3)
cell_range = sheet.cells.create_range("B1", "C3")

# extract data from range
range_data = []
for r in range(cell_range.row_count):
    row_values = []
    for c in range(cell_range.column_count):
        cell = sheet.cells.check_cell(r, c)
        row_values.append(cell.value if cell else "")
    range_data.append(row_values)

# convert to numpy ndarray
range_array = np.asarray(range_data, dtype=object)
print(range_array)

[['City' 'Region']
 ['Chicago' 'Central']
 ['New York' 'East']]

將 Excel 表（ListObject）轉(zhuǎn)換為 NumPy

Excel 表格是包含標(biāo)題和行的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)區(qū)域。在 Aspose.Cells 中，它以 ListObject 的形式表示。您可以輕松地將 Excel 表格的內(nèi)容導(dǎo)出到 NumPy ndarray 中，以便在 Python 中進(jìn)一步處理。

1. 加載工作簿并選擇工作表。
2. 從工作表訪問 ListObject（Excel 表）。
3. 將表的數(shù)據(jù)導(dǎo)出到二維數(shù)組中。
4. 將數(shù)組轉(zhuǎn)換為 NumPy ndarray。
5. 使用 ndarray 進(jìn)行數(shù)據(jù)科學(xué)或機(jī)器學(xué)習(xí)工作流程。

以下代碼示例顯示如何將 Excel 表（ListObject）導(dǎo)出到 NumPy：

import aspose.cells as cells
import numpy as np

# Load Excel file
workbook = cells.Workbook("sample_data.xlsx")
sheet = workbook.worksheets.get(0)

# Create a table covering A1:C4 with headers
index = sheet.list_objects.add("A1", "C4", True)
table = sheet.list_objects[index]

rows = []
for r in range(table.start_row, table.end_row + 1):
    row_vals = []
    for c in range(table.start_column, table.end_column + 1):
        cell = sheet.cells.check_cell(r, c)
        row_vals.append(cell.value if cell else "")
    rows.append(row_vals)

list_object_array = np.asarray(rows, dtype=object)
print(list_object_array)

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

如何將 Excel 中的一行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為 NumPy 格式

有時(shí)您只需要 Excel 中一行的數(shù)據(jù)。Aspose.Cells 可以輕松提取一行并將其直接加載到 NumPy ndarray 中。

1. 加載 Excel 工作簿。
2. 選擇工作表。
3. 選擇要導(dǎo)出的行索引。
4. 將行值導(dǎo)出為數(shù)組。
5. 將數(shù)組轉(zhuǎn)換為 NumPy ndarray 進(jìn)行處理。

以下 Python 代碼顯示如何將 Excel 表的一行轉(zhuǎn)換為 NumPy ndarray：

import aspose.cells as cells
import numpy as np

# Load Excel file
workbook = cells.Workbook("sample_data.xlsx")
sheet = workbook.worksheets.get(0)
sheet_cells = sheet.cells

max_col = sheet_cells.max_data_column + 1

# choose a row (e.g., last data row)
row_index = sheet_cells.max_data_row
row_vals = []
for c in range(max_col):
    cell = sheet_cells.check_cell(row_index, c)
    row_vals.append(cell.value if cell else "")

row_array = np.asarray(row_vals, dtype=object)
print(row_array)

['Detroit' 'Central' 3074]

將 Excel 列轉(zhuǎn)換為 NumPy

在某些情況下，您可能只需要 Excel 工作表單列中的值。Aspose.Cells 可讓您輕松導(dǎo)出該列并將其轉(zhuǎn)換為 NumPy ndarray。

1. 加載 Excel 工作簿。
2. 選擇目標(biāo)工作表。
3. 選擇要導(dǎo)出的列索引。
4. 導(dǎo)出列值。
5. 將值轉(zhuǎn)換為 NumPy ndarray。

以下 Python 代碼顯示如何將 Excel 表的列轉(zhuǎn)換為 NumPy ndarray：

import aspose.cells as cells
import numpy as np

# Load Excel file
workbook = cells.Workbook("D:\\Files\\sample_data.xlsx")
sheet = workbook.worksheets.get(0)
sheet_cells = sheet.cells
max_row = sheet_cells.max_data_row + 1

# choose a column (e.g., last data column)
col_index = sheet_cells.max_data_column
col_vals = []
for r in range(max_row):
    cell = sheet_cells.check_cell(r, col_index)
    col_vals.append(cell.value if cell else "")

column_array = np.asarray(col_vals, dtype=object)
print(column_array)

['Store' 3055 3036 3074]

使用 Aspose.Cells 和 NumPy 的技巧

• 內(nèi)存注意事項(xiàng)：將非常大的工作簿轉(zhuǎn)換為 NumPy 數(shù)組可能會(huì)消耗大量內(nèi)存。請單獨(dú)處理工作表，或盡可能讀取特定范圍的數(shù)據(jù)。

• 數(shù)據(jù)類型：如果您的電子表格包含混合類型（字符串、數(shù)字、日期），請?jiān)趯?列表轉(zhuǎn)換為 NumPy 數(shù)組時(shí)指定 dtype=object。對于同質(zhì)數(shù)值數(shù)據(jù)，您可以讓 NumPy 推斷其類型。

• 缺失值：Aspose.Cells 對于空單元格返回 None。在上面的示例中，我們用空字符串替換了它們。您也可以根據(jù)具體情況，用 np.nan 或其他標(biāo)記值替換它們。

結(jié)論

Aspose.Cells for Python via .NET 簡化了 Excel 數(shù)據(jù)到 NumPy 數(shù)組的轉(zhuǎn)換。無論您需要的是整個(gè)工作簿、單個(gè)工作表、特定區(qū)域、表格、行還是列，該庫都提供了清晰的方法來遍歷單元格并構(gòu)建 NumPy 可以使用的列表。通過將 Aspose.Cells 讀取多種電子表格格式的能力與 NumPy 的數(shù)值計(jì)算能力相結(jié)合，您可以將 Excel 數(shù)據(jù)無縫集成到您的 Python 數(shù)據(jù)管道中。

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