Python应用实现处理应用实现处理excel数据过程解析数据过程解析
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")
用到的库用到的库
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。
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持我们。
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