怎么读取整行或整列数据?

时间: 2023-12-08 07:03:38 浏览: 123
要读取整行或整列数据,您可以使用 openpyxl 库中工作表对象(worksheet)的属性和方法。以下是两种方法来读取整行或整列数据的示例代码: 1. 读取整行数据: ```python from openpyxl import load_workbook file_path = 'path/to/your/excel/file.xlsx' workbook = load_workbook(file_path) worksheet = workbook['Sheet1'] # 读取第2行的数据(行索引从1开始) row_data = list(worksheet.iter_rows(min_row=2, max_row=2, values_only=True))[0] # 打印整行数据 print(row_data) workbook.close() ``` 将 `min_row` 和 `max_row` 参数设置为同一个值,即可读取指定行的数据。上述代码中的示例是读取第2行的数据,您可以根据需要修改行索引。 2. 读取整列数据: ```python from openpyxl import load_workbook file_path = 'path/to/your/excel/file.xlsx' workbook = load_workbook(file_path) worksheet = workbook['Sheet1'] # 读取A列的数据(列索引从1开始) column_data = list(worksheet.iter_cols(min_col=1, max_col=1, values_only=True))[0] # 打印整列数据 print(column_data) workbook.close() ``` 将 `min_col` 和 `max_col` 参数设置为同一个值,即可读取指定列的数据。上述代码中的示例是读取A列的数据,您可以根据需要修改列索引。 请注意,上述代码返回的是一个生成器对象,我们通过 `list()` 转换为列表,然后取第一个元素来获取整行或整列的数据。
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# create and train the model mod = cell2location.models.Cell2location( adata_st, cell_state_df=inf_aver, # the expected average cell abundance: tissue-dependent # hyper-prior which can be estimated from paired histology: N_cells_per_location=Ncellsperspot, # hyperparameter controlling normalisation of # within-experiment variation in RNA detection: detection_alpha=20 ) mod.view_anndata_setup() mod.train(max_epochs=30000, # train using full data (batch_size=None) batch_size=None, # use all data points in training because # we need to estimate cell abundance at all locations train_size=1 ) # plot ELBO loss history during training, removing first 100 epochs from the plot mod.plot_history(1000) plt.legend(labels=['full data training']) # In this section, we export the estimated cell abundance (summary of the posterior distribution). adata_st = mod.export_posterior( adata_st, sample_kwargs={'num_samples': 1000, 'batch_size': mod.adata.n_obs} ) # Save model mod.save(save_file+"/cell2location_map/", overwrite=True) # Save anndata object with results adata_st.write(save_file+"/cell2location_map/st_cell2location_res.h5ad") adata_st = sc.read_h5ad(save_file+"/cell2location_map/st_cell2location_res.h5ad") mod = cell2location.models.Cell2location.load(save_file+"/cell2location_map/", adata_st) pd.DataFrame(adata_st.obsm['q05_cell_abundance_w_sf']).to_csv(save_file + "/cell2location_map/st_cell2location_res.csv") adata_st.obs[adata_st.uns['mod']['factor_names']] = adata_st.obsm['q05_cell_abundance_w_sf'] adata_st.obsm['q05_cell_abundance_w_sf'] cell_type_show = [] for i in set(adata_ref.obs['cell_type'].values): cell_type_show.append(i) # select one slide #slide = select_slide(adata_vis, 'V1_Human_Lymph_Node') os.makedirs("figures/show", exist_ok=True) adata_st.obs[adata_st.uns['mod']['factor_names']] = adata_st.obsm['q05_cell_abundance_w_sf'] # plot in spatial coordinates with mpl.rc_context({'axes.facecolor': 'black', 'figure.figsize': [4.5, 5]}): sc.pl.spatial(adata_st, cmap='viridis', # show first 8 cell types color=sorted(cell_type_show), ncols=3, size=2, img_key='lowres', # limit color scale at 99.2% quantile of cell abundance vmin=0, vmax='p99.2',alpha_img=1,save="".join(["/",sample,"_anno_celltype_",proindex,".png"]) ) # select up to 6 clusters clust_labels = cell_type_show[1:7] clust_col = ['' + str(i) for i in clust_labels] # in case column names differ from labels #slide = select_slide(adata_st, 'V1_Human_Lymph_Node') with mpl.rc_context({'figure.figsize': (10, 10)}): fig = plot_spatial( adata=adata_st, # labels to show on a plot color=clust_col, labels=clust_labels, show_img=True, img_key='lowres', # 'fast' (white background) or 'dark_background' style='fast', # limit color scale at 99.2% quantile of cell abundance max_color_quantile=0.992, # size of locations (adjust depending on figure size) circle_diameter=6, colorbar_position='right' ) celltype_Proportion_c2l = pd.DataFrame(adata_st.obsm['q05_cell_abundance_w_sf']) # Pandas div() 方法可以直接计算每一行或每一列的每个数值占整行或整列总和的百分比 # 每个元素除以其所在行的总和。这样,我们就得到了每一行中各个元素相对于该行总和的比例 celltype_Proportion_c2l=celltype_Proportion_c2l.div(celltype_Proportion_c2l.sum(axis=1), axis=0) celltype_Proportion_c2l.to_csv(save_file + "/cell2location_map/"+ sample + "_Proportion_c2lmax.csv") print("ok!!")帮我检查一下代码是否有错误

第1关:Pandas数据清洗 200 任务要求 参考答案 记录 评论7 任务描述 相关知识 缺失值处理 检查缺失值 处理缺失值 重复值处理 检查重复值 重复值处理 异常值处理 检测异常值 异常值处理 编程要求 测试说明 任务描述 本关任务:读取数据,输出删除NA值以及重复值之后的结果,并重置索引列。 相关知识 数据清洗的目的有两个,第一是通过清洗让数据可用。第二是让数据变的更适合进行后续的分析工作。换句话说就是有”脏”数据要洗,干净的数据也要洗。 缺失值处理 检查缺失值 Pandas提供了isnull()和notnull()两个函数来检测数据中的NaN值。Series和DataFrame对象都可以使用。 df = pd.DataFrame({ "one": [1, 2, np.nan, 5, np.nan, np.nan, 68], "two": ["a","b","c",np.nan,"f",np.nan,"g"]}) df.isnull() # notnull()则相反,非空的显示True 输出: one two 0 False False 1 False False 2 True False 3 False True 4 True False 5 True True 6 False False 处理缺失值 Pandas中可以通过fillna()函数来用非空数据填充NA值,如果想排除缺少的值,可以使用dropna()函数。 填充: df = pd.DataFrame({ "one": [1, 2, np.nan, 5, np.nan, np.nan, 68], "two": ["a","b","c",np.nan,"f",np.nan,"g"]}) df.fillna("a") #可以填充标量 输出: one two 0 1 a 1 2 b 2 a c 3 5 a 4 a f 5 a a 6 68 g 删除缺失值时,可以传入axis参数,axis=0时则整行被删除,反之则整列被删除。默认值为0。 df = pd.DataFrame({ "one": [1, 2, np.nan, 5, np.nan, np.nan, 68], "two": ["a","b","c",np.nan,"f",np.nan,"g"]}) df.dropna() 输出: one two 0 1.0 a 1 2.0 b 6 68.0 g 重复值处理 检查重复值 Pandas中的duplicated()返回bool的Series序列表示该行是不是重复值。 df = pd.DataFrame({ "one": [1, 2, np.nan, 1, np.nan, np.nan, 68], "two": [1,"b","c",1,"f",np.nan,"g"]}) df.duplicated() 输出: 0 False 1 False 2 False 3 True 4 False 5 False 6 False dtype: bool 重复值处理 drop_duplicates()直接对重复数据(行)进行删除,返回DataFrame。 df = pd.DataFrame({ "one": [1, 2, np.nan, 1, np.nan, np.nan, 68], "two": [1,"b","c",1,"f",np.nan,"g"]}) df.drop_duplicates() 输出: one two 0 1.0 1 1 2.0 b 2 NaN c 4 NaN f 5 NaN NaN 6 68.0 g 可以传入一个列名参数,该列的所有重复行将会删除: df.drop_duplicates("one") 输出: one two 0 1.0 1 1 2.0 b 2 NaN c 6 68.0 g 异常值处理 检测异常值 发现异常值的方法是对数据进行描述性统计。使用describe函数可以生成描述统计结果,然后观察异常值的存在。超出数据正常范围的值即为异常值。 data ={ 'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Minsu','Jack','Lee']), 'Age':pd.Series(

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