Read all numbers of an excel-file

[naheliegend]

Hi,

wie kann ich alle numbers aus einem Excel-File lesen.
In den ersten paar Zeilen sind strings und darüber befindet sich eine große Tabelle mit Werten. Diese Tabelle möchte ich in python haben, um mit ihr zu arbeiten.
Gibt es da in pandas oder mit xlrd eine nette Funktion, die das genau macht?

Gruß

[__blackjack__]

@naheliegend: Wenn Du weisst wieviele Zeilen das sind, die übersprungen werden müssen (ich nehme mal an Du meintest „darunter“ und nicht „darüber“), dann sollte es dafür ein passendes Argument bei `pandas.read_excel()` geben.

`xlrd` ist auf einer sehr viel niedrigeren Ebene angesiedelt. Da würde ich so eine ”fortgeschrittene” Funktion nicht suchen. Das kann man benutzen um sich so eine Funktion selbst zu schreiben.

[naheliegend]

Ja, ich meine natürlich "darunter". Autokorrektur.

Aber wie bekomme ich denn die Matrix aus dem DataFrame? Es gibt ja unzählige Parameter, die ich als Input setzen kann.
Keiner von denen scheint mir die Lösung zu bringen so wirklich..

[snafu]

Na, es gibt skiprows, womit du Zeilen überspringen kannst, sowie nrows sofern du dann noch eine begrenzte Anzahl von Zeilen brauchst.

[naheliegend]

Na, es gibt skiprows, womit du Zeilen überspringen kannst, sowie nrows sofern du dann noch eine begrenzte Anzahl von Zeilen brauchst.

Ja, das habe ich schon drin.
Aber wie spreche ich denn jetzt den DataFrame an? Also ich möchte beispielsweise die 5. Column für eine Berechnung benutzen.
Oder die 7. Reihe, die Werte von Zelle 5 bis Zelle 10?

[snafu]

Na, über Indexzugriff so wie es üblich in Python (und vielen anderen Sprachen) ist für Sequenztypen:

Code: Alles auswählen

df[spalte][zeilen]

[naheliegend]

Danke dir snafu. Das steht nirgends geschrieben und habe es mit [spalte, zeile] probiert. Was natürlich nicht geklappt hat.

[snafu]

Jepp, man erwartet da schnell mal die Syntax von Numpy. Dem ist aber nicht so.

[__blackjack__]

@naheliegend: Das steht nirgends geschrieben? Die Dokumentation von Pandas ist echt umfangreich und gut gegliedert.

[naheliegend]

@naheliegend: Das steht nirgends geschrieben? Die Dokumentation von Pandas ist echt umfangreich und gut gegliedert.

Natürlich steht das irgendwo geschrieben. Fand es lediglich auf den Seiten nicht, die ich besuchte.