Преобразование Excel в NumPy

Введение в NumPy

NumPy (Numerical Python) - это открытое расширение числовых вычислений Python. Этот инструмент может использоваться для хранения и обработки больших матриц, что намного эффективнее, чем вложенная структура списков Python (которая также может использоваться для представления матриц). Он поддерживает большое количество многомерных массивов и операций с матрицами, а также предоставляет большое количество библиотек математических функций для операций с массивами.

Основные функции NumPy:

1. Ndarray - это многомерный массив, представляющий собой быструю, гибкую и экономящую место структуру данных.
2. Линейная алгебра, включая умножение матриц, транспонирование, обращение и т.д.
3. Преобразование Фурье, выполнение быстрого преобразования Фурье для массива.
4. Быстрые операции с массивами с плавающей запятой.
5. Интеграция кода на языке C в Python для увеличения скорости его выполнения.

С помощью Aspose.Cells для Python via .NET API вы можете конвертировать Excel, TSV, CSV, Json и множество других форматов в Numpy ndarray.

Как конвертировать книгу Excel в NumPy ndarray

Вот пример кода, демонстрирующий, как экспортировать данные Excel в массив NumPy, используя Aspose.Cells для Python via .NET:

1. Загрузите образец файла.
2. Обработайте данные Excel и экспортируйте данные в массив NumPy, используя Aspose.Cells для Python via .NET.

import numpy as np
import aspose.cells
from aspose.cells import Workbook, Worksheet, Range

# Open the Excel workbook
book = Workbook("sample_data.xlsx")

# workbook to ndarray
excel_ndarray = np.array([], dtype= object)

sheet_count = book.worksheets.capacity - 1
excel_list = []
for sheet_index in range(0, sheet_count):
    sheet_list =[]
    sheet = book.worksheets.get(sheet_index)
    cells = sheet.cells
    rows = cells.rows
    max_column_index  = cells.max_column + 1

    row_count = rows.count
    index = -1
    for row_index in range(0, row_count):
        row = rows.get_row_by_index(row_index)    
        if row_index != row.index:        
            for blank_row_index in range(index+1, row.index):
                blank_row  =[]
                for blank_column_index in range(0,max_column_index):                
                    blank_row.append("")
                sheet_list.append(blank_row)
        
        data_row  =[]            
        for column_index in range(0,max_column_index):
            curr_cell = cells.check_cell(row.index, column_index)
            if curr_cell:
                data_row.append(curr_cell.value)
            else:
                data_row.append("")
        sheet_list.append(data_row)
        index = row.index

    excel_list.append(sheet_list)

excel_ndarray = np.asarray(excel_list)
print(excel_ndarray)

Результат вывода:

[[['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']]]

Как конвертировать рабочий лист в NumPy ndarray

Вот пример кода, демонстрирующий, как экспортировать данные рабочего листа в Numpy ndarray, используя Aspose.Cells для Python via .NET:

1. Загрузите образец файла.
2. Получите первый лист.
3. Конвертируйте данные рабочего листа в Numpy ndarray, используя Aspose.Cells для Python Excel библиотеки.

import numpy as np
import aspose.cells
from aspose.cells import Workbook, Worksheet, Range

# Open the Excel workbook
book = Workbook("sample_data.xlsx")

# Get the first worksheet
sheet1 = book.worksheets.get(0)
cells = sheet1.cells
rows = cells.rows
max_column_index  = sheet1.cells.max_column + 1

# worksheet to ndarray
worksheet_list =[]
row_count = rows.count
index = -1
for row_index in range(0, row_count):
    row = rows.get_row_by_index(row_index)    
    if row_index != row.index:        
        for blank_row_index in range(index+1, row.index):
            blank_row  =[]
            for blank_column_index in range(0,max_column_index):                
                blank_row.append("")
            worksheet_list.append(blank_row)
    
    data_row  =[]            
    for column_index in range(0,max_column_index):
        curr_cell = cells.check_cell(row.index, column_index)
        if curr_cell:
            data_row.append(curr_cell.value)
        else:
            data_row.append("")
    worksheet_list.append(data_row)
    index = row.index

worksheet_ndarray = np.asarray(worksheet_list)
print(worksheet_ndarray)

Результат вывода:

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

Как конвертировать диапазон Excel в NumPy ndarray

Вот пример кода, демонстрирующий, как экспортировать данные диапазона в массив NumPy, используя Aspose.Cells для Python via .NET:

1. Загрузите образец файла.
2. Получите первый лист.
3. Создайте диапазон.
4. Конвертируйте данные диапазона в Numpy ndarray, используя Aspose.Cells для Python Excel библиотеки.

import numpy as np
import aspose.cells
from aspose.cells import Workbook, Worksheet, Range

# Open the Excel workbook
book = Workbook("sample_data.xlsx")

# Get the first worksheet
sheet1 = book.worksheets.get(0)

# range to ndarray
cells = sheet1.cells
range_obj = cells.create_range("B1", "C3")
range_list =[]
for row_index in range(range_obj.first_row , range_obj.first_row + range_obj.row_count ):
    row  =[]            
    for column_index in range(range_obj.first_column, range_obj.first_column + range_obj.column_count):
        curr_cell = cells.check_cell(row_index, column_index)
        if curr_cell:
            row.append(curr_cell.value)
        else:
            row.append("")
    range_list.append(row)

range_ndarray = np.asarray(range_list)
print(range_ndarray)

Результат вывода:

[['Region' 'Store']
 ['Central' '3055']
 ['East' '3036']]

Как конвертировать ListObject Excel в NumPy ndarray

Вот пример фрагмента кода, демонстрирующий, как экспортировать данные ListObject в массив NumPy, используя Aspose.Cells для Python via .NET:

1. Загрузите образец файла.
2. Получите первый лист.
3. Создайте объект ListObject.
4. Преобразуйте данные ListObject в массив NumPy с использованием библиотеки Excel для Python Aspose.Cells.

import numpy as np
import aspose.cells
from aspose.cells import Workbook, Worksheet, Range

# Open the Excel workbook
book = Workbook("sample_data.xlsx")

# Get the first worksheet
sheet1 = book.worksheets.get(0)
cells = sheet1.cells

# listobject to ndarray
table_index = sheet1.list_objects.add("A1", "C4", True)
table = sheet1.list_objects[table_index]

table_list =[]
for row_index in range(table.start_row , table.end_row + 1):
    row  =[]            
    for column_index in range(table.start_column, table.end_column + 1):
        curr_cell = cells.check_cell(row_index, column_index)
        if curr_cell:
            row.append(curr_cell.value)
        else:
            row.append("")
    table_list.append(row)

table_ndarray = np.asarray(table_list)
print(table_ndarray)

Результат вывода:

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

Как преобразовать строку Excel в массив NumPy

Вот пример фрагмента кода, демонстрирующий, как экспортировать данные строки в массив NumPy, используя Aspose.Cells для Python via .NET:

1. Загрузите образец файла.
2. Получите первый лист.
3. Получите объект строки по индексу строки.
4. Преобразуйте данные строки в массив NumPy с использованием библиотеки Excel для Python Aspose.Cells.

import numpy as np
import aspose.cells
from aspose.cells import Workbook, Worksheet, Range

# Open the Excel workbook
book = Workbook("sample_data.xlsx")

# Get the first worksheet
sheet1 = book.worksheets.get(0)

cells = sheet1.cells
max_column_index  = cells.max_column + 1

# row to ndarray
row_index = cells.max_data_row
row_list = []
for column_index in range(0,max_column_index):
    curr_cell = cells.check_cell(row_index, column_index)
    if curr_cell:
        row_list.append(curr_cell.value)
    else:
        row_list.append("")

row_ndarray = np.asarray(row_list)
print(row_ndarray)

Результат вывода:

['Detroit' 'Central' '3074']

Как преобразовать столбец Excel в массив NumPy

Вот пример фрагмента кода, демонстрирующий, как экспортировать данные столбца в массив NumPy, используя Aspose.Cells для Python via .NET:

1. Загрузите образец файла.
2. Получите первый лист.
3. Получите объект столбца по индексу столбца.
4. Преобразуйте данные столбца в массив NumPy с использованием библиотеки Excel для Python Aspose.Cells.

import numpy as np
import aspose.cells
from aspose.cells import Workbook, Worksheet, Range

# Open the Excel workbook
book = Workbook("sample_data.xlsx")

# Get the first worksheet
sheet1 = book.worksheets.get(0)

cells = sheet1.cells
max_row_index  = cells.max_row + 1

# column to ndarray
column_index = cells.max_data_column
column_list = []
for row_index in range(0,max_row_index):
    curr_cell = sheet1.cells.check_cell(row_index, column_index)
    if curr_cell:
        column_list.append(curr_cell.value)
    else:
        column_list.append("")

column_ndarray = np.asarray(column_list)
print(column_ndarray)

Результат вывода:

['Store' '3055' '3036' '3074']