#从excel中读取数据并转换为矩阵
datA=pd.read_excel(r'C:\Users\49175\Desktop\jzgb.xlsx')
data=np.array(datA,dtype=np.int64)
print(data)
#上述代码读取数据在python中的结果如下所示
#[[41703072 85 83 ... 92 91 79]
[41703100 78 83 ... 87 75 84]
[41707033 91 79 ... 88 83 77]
...
[41724096 83 73 ... 61 93 78]
[41724098 88 83 ... 70 64 78]
[41724099 87 73 ... 65 75 64]]
#如何在python中把上面代码读取出来的excel数据转换成下面这种数值格式
#数据集：
data = """
1,88,89,85,79,98,95,82,45,95,65,59,88,49,67,85,75,72,73,71,88,89,89,87,85,84,86,86,85,85,85,85,85,85,85,85,84,81,84,82,
2,71,72,73,74,75,76,84,89,95,91,70,64,52,85,14,16,74,95,84,89,45,65,85,75,95,44,61,60,84,59,65,87,91,99,98,54,67,88,72,
3,89,85,65,44,85,75,86,67,95,84,67,95,75,78,78,76,84,81,89,85,88,95,96,94,73,85,78,85,86,84,89,92,87,86,88,81,91,66,84,"""
转换后的data前面的1,2,3事行号吗?
outdata=""
for i in list(data):
# 转换为字符串
outdata+=",".join([str(s) for s in i])
# 末尾添加逗号+换行
outdata+=',\n'
可使用字符串join方法拼接，示例：
import numpy as np
data=[[1,85,83,92,91,79],[2,78,83,87,75,84], [3,91,79,88,83,77],
[4,83,73,61,93,78]]
data=np.array(data)
data=','.join([str(x) for i in range(data.shape[0]) for x in data[i,:]])
print(data)
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用pandas清洗，用np计算。。我觉得你这思路不对。但是不知道你的原始数据和所需数据有什么联系，我也无处下手。
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