这篇文章主要介绍了Python应用实现处理excel数据过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
实现功能
excel表格中有4列数，分别为RMF计算得到的 β，γ，势能面及组态，需要挑选出相同 β 值下势能面最低时的组态。为了减小数据量，先将 β 值保留两位小数。
代码
import xlrd import xlwt # read xls file readfile = xlrd.open_workbook('./beta-gamma-constrain.xlsx') readsheet = readfile.sheet_by_name('Sheet1') beta = readsheet.col_values(0) gamma = readsheet.col_values(1) energy = readsheet.col_values(2) config = readsheet.col_values(3) ''' print(beta) print(gamma) print(energy) print(config) ''' beta_2f = [round(x, 2) for x in beta] beta_gamma = dict(zip(beta_2f, gamma)) beta_energy = dict(zip(beta_2f, energy)) beta_config = dict(zip(beta_2f, config)) for i in range(0, len(beta_2f)): if energy[i] <beta_energy[beta_2f[i]]: beta_gamma[beta_2f[i]] = gamma[i] beta_energy[beta_2f[i]] = energy[i] beta_config[beta_2f[i]] = config[i] else: continue print(beta_gamma) print(beta_energy) print(beta_config) # write xls file write_excl = xlwt.Workbook(encoding='utf-8') excl_sheet = write_excl.add_sheet('Sheet1') j = 0 for key, value in beta_gamma.items(): excl_sheet.write(j, 0, key) excl_sheet.write(j, 1, value) excl_sheet.write(j, 2, beta_energy[key]) excl_sheet.write(j, 3, beta_config[key]) j = j+1 write_excl.save("xx.xls")
来源gao!daima.com搞$代!码网
用到的库
xlrd，读取 excel 文件的库，可以读取 xls 和 xlsx 文件。
xlwt，写入 excel 文件的库，只能写成 xls 文件。
思路
将数据按列读出，写入 4 个列表，再组装为字典。由于字典中的 key 值是唯一的，因此该过程只是得到了 β-势能面的字典，但势能面的值不是最小的，需要遍历判断再赋值。最后将结果写入新的 excel 表格。
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