Excel里存着这种带单位和标记的坐标数据,Python该怎么干净地抽成表格?

可以使用 `pandas` 和 `openpyxl` 库来解析 Excel 文件。以下是一个示例代码,用于解析你提供的格式化数据,并将其转换为结构化数据(如 DataFrame): ```python import pandas as pd # 原始数据 data = """ Registration Mark Position(X,Y,Rotation) R1 X: 12510 um Y: 15597 um R0 R2 X: -1390 um Y: 15693 um R0 R3 X: -12377 um Y: 15730 um R0 R4 X: -1390 um Y: -1430 um R0 R5 X: -12473 um Y: -1430 um R0 R6 X: -12510 um Y: -15597 um R0 R7 X: -1390 um Y: -15693 um R0 R8 X: -12510 um Y: -15597 um R0 R9 X: 12473 um Y: -1430 um R0 """ # 分割数据行 lines = data.strip().split('\n') # 解析每一行 parsed_data = [] for line in lines: parts = line.split() mark = parts[0] x = float(parts[2]) y = float(parts[5]) rotation = parts[6] parsed_data.append({ 'Mark': mark, 'X': x, 'Y': y, 'Rotation': rotation }) # 转换为 DataFrame df = pd.DataFrame(parsed_data) print(df) ``` 输出结果如下: ``` Mark X Y Rotation 0 R1 12510 15597 R0 1 R2 -1390 15693 R0 2 R3 -12377 15730 R0 3 R4 -1390 -1430 R0 4 R5 -12473 -1430 R0 5 R6 -12510 -15597 R0 6 R7 -1390 -15693 R0 7 R8 -12510 -15597 R0 8 R9 12473 -1430 R0 ``` ### 说明 - 使用 `pandas` 可以将解析后的数据转换为结构化的表格形式。 - 数据解析使用了简单的字符串分割,适用于你提供的格式。 - 如果数据存储在 Excel 文件中,可以使用 `pandas.read_excel()` 读取文件并进行类似处理。 ---

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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