python读取桌面一个叫swimming_data.xlsx的第1列数据，去掉里面的中文只保留数字，然后制作散点图

<think>好的，我现在需要帮用户解决用Python处理Excel数据并生成散点图的问题。首先，用户的需求是读取桌面上的swimming_data.xlsx文件的第一列数据，过滤掉中文字符，只保留数字，然后用这些数字生成散点图。我得一步步拆解这个问题。 首先，读取Excel文件的第一列数据。用户可能用的是pandas库，或者openpyxl。根据用户提供的引用[1]，他们展示了用openpyxl读取第一行的方法，但这里需要读取的是第一列。不过pandas可能更方便，因为pandas处理数据更高效，特别是处理大量数据的时候。不过用户提到要过滤中文字符，可能需要逐行处理单元格内容，这时候openpyxl可能更直接。不过两种方法都可以，需要比较一下哪种更合适。 然后，过滤中文字符。中文字符的Unicode范围一般是\u4e00-\u9fff，所以可以用正则表达式来匹配非数字的部分，并提取数字。或者，检查每个字符是否为数字，然后拼接起来。例如，对于单元格中的内容，可能需要遍历每个字符，保留数字部分，比如0-9或者小数点等，视数据情况而定。这里需要注意，用户的数据可能包含混合内容，比如“成绩：23.5秒”，需要提取其中的23.5。所以正则表达式可能更适合，比如用re.sub替换掉所有非数字的字符，或者找到所有的数字部分。 接下来是生成散点图，这通常用matplotlib库，用户可能已经知道，但需要确保代码正确导入相关模块，并正确使用数据。 现在需要考虑步骤： 1. 读取Excel文件的第一列数据。假设数据在第一个sheet中，第一列可能对应'A'列，或者是索引为0的列。使用openpyxl的话，可以遍历每一行的第一个单元格。或者用pandas的read_excel读取，然后取第一列。例如： df = pd.read_excel('swimming_data.xlsx') first_column = df.iloc[:, 0] 但使用pandas的话，可能更方便处理数据，但过滤中文字符需要将每个单元格的值转换为字符串，然后处理。而使用openpyxl的话，可以逐个单元格处理，可能更灵活。 不过用户提供的引用[1]中示例使用了openpyxl，可能用户更倾向于这种方法，或者需要兼容旧代码？但用户的问题中提到过滤中文字符，所以可能需要处理每个单元格的内容，不管用哪种库。 接下来，处理每个单元格的值。例如，单元格的内容可能是字符串，包含中文和数字，比如“游泳成绩50.3秒”，需要提取50.3。或者可能有其他格式，比如“23.5”，但被存储为字符串，或者直接是数字类型。所以需要考虑不同的情况： - 如果单元格的值是数字类型，直接取用即可，不需要处理。但可能存在数字和中文字符混合的情况，比如字符串类型的数据，如“50秒”。 - 如果单元格的值是字符串类型，需要从中提取数字部分，可能包括整数、浮点数（含小数点），或者科学计数法，但用户的问题可能比较简单，只涉及普通数字。 因此，处理步骤可能是： 对于每个单元格的值： 1. 转换为字符串。 2. 使用正则表达式提取所有数字部分，包括可能的小数点。 3. 将提取到的字符串转换为浮点数或整数。 4. 如果提取不到数字，则跳过或处理为无效数据。 例如，使用正则表达式r'(\d+\.?\d*)'来匹配数字，包括小数部分。但需要注意，这种表达式可能无法处理负数，或者科学计数法，但用户的数据可能不需要这些复杂情况。 然后，收集所有有效的数字数据，生成散点图，x轴可以是数据点的索引，y轴是数值。 现在整合代码步骤： 使用openpyxl读取Excel文件的第一列： from openpyxl import load_workbook import re import matplotlib.pyplot as plt wb = load_workbook('~/Desktop/swimming_data.xlsx') # 这里可能需要处理路径问题，用户桌面路径是否正确？ sheet = wb.active # 获取第一个工作表 data = [] for row in sheet.iter_rows(min_col=1, max_col=1): # 第一列的所有行 cell_value = row[0].value # 每个单元格的值 if cell_value is None: continue # 跳过空单元格 # 转换为字符串处理 str_value = str(cell_value) # 使用正则表达式提取所有数字部分，可能有多个，如何处理？ # 例如，“成绩23.5秒，次数2次”可能提取23.5和2，但用户可能只需要第一个或者合并？ # 假设用户需要保留所有数字，但可能这里只需要提取主要的一个数字，比如可能每个单元格只含有一个数字 # 所以，可以搜索所有数字部分，并取第一个，或者合并？ # 根据用户需求，可能需要保留连续的数字，包括小数点 numbers = re.findall(r'\d+\.?\d*', str_value) if numbers: # 转换为浮点数，取第一个数字？ # 或者用户可能希望将多个数字合并，例如“2023年”提取2023，但这里可能需要根据具体情况 # 假设用户每个单元格中只有一个需要的数字 data.append(float(numbers[0])) # 生成散点图 plt.scatter(range(len(data)), data) plt.xlabel('数据点索引') plt.ylabel('数值') plt.title('处理后的数据散点图') plt.show() 不过这里有几个问题需要注意： 1. 文件路径是否正确？用户文件在桌面，可能需要使用完整路径，或者相对路径，但Python的执行路径可能不是桌面。所以可能需要使用绝对路径，例如在Windows下是'C:/Users/用户名/Desktop/swimming_data.xlsx'，或者在Mac下是'/Users/用户名/Desktop/swimming_data.xlsx'。或者使用os模块来构建路径： import os file_path = os.path.expanduser('~/Desktop/swimming_data.xlsx') 这样可以处理不同操作系统的路径问题。 2. 正则表达式是否能正确提取数字？例如，如果数据中有“12.5米”，会被提取为12.5，但如果数据中有多个数字，比如“12次，34秒”，会提取12和34，这时候如何处理？用户可能期望每个单元格只含有一个有效数字，或者可能需要合并？但根据用户的问题描述，可能是每个单元格有一个数字和中文字符，因此提取第一个数字即可。 3. 数据转换是否会有错误？比如，如果某个单元格提取的数字字符串为空，会导致转换错误。但前面已经检查numbers是否存在，所以应该没问题。 另外，用户提到“过滤掉其中的中文字符仅保留数字”，可能需要确保所有非数字的字符都被移除，而不仅仅是中文字符。比如，字母或其他符号也需要过滤。但可能用户主要担心中文字符，所以用正则表达式排除非数字字符可能更合适。 或者，另一种方法是，移除所有非数字字符，除了数字和点。例如，可以用re.sub替换所有非数字和点的字符为空： cleaned = re.sub(r'[^\d.]', '', str_value) 然后检查cleaned是否为空，或者是否能转换为数字。例如： str_value = 'abc50.3秒' cleaned = re.sub(r'[^\d.]', '', str_value) # 得到 '50.3' if cleaned: try: num = float(cleaned) data.append(num) except: pass 这样可能更直接，因为将所有非数字和点替换掉，剩下的部分转换成数字。但需要注意多个小数点的情况，例如“50.3.5”会被处理成50.3.5，转换时会出错。所以可能需要更严格的检查，例如只允许一个小数点： cleaned = re.sub(r'[^\d.]', '', str_value) parts = cleaned.split('.') if len(parts) > 2: # 处理多个小数点的情况，比如1.2.3变成1.2 cleaned = parts[0] + '.' + ''.join(parts[1:]) # 这可能不对，或者更简单取第一个部分？ 或者，更简单的方法是取能转换为浮点数的部分，例如： if cleaned.count('.') <= 1: try: num = float(cleaned) data.append(num) except: pass 或者使用更复杂的正则表达式来匹配有效的数字，例如： match = re.match(r'^\d+\.?\d*$', cleaned) if match: num = float(match.group()) 不过这可能增加复杂度，但用户的数据可能较为简单，所以直接替换非数字字符后转换即可，同时用try-except来避免错误。 综上，修改后的处理步骤： 对于每个单元格的值： - 转换为字符串 - 移除非数字和小数点的字符 - 如果结果非空，尝试转换为浮点数，成功则加入数据列表 代码调整如下： for row in sheet.iter_rows(min_col=1, max_col=1): cell_value = row[0].value if cell_value is None: continue str_value = str(cell_value) cleaned = re.sub(r'[^\d.]', '', str_value) if cleaned: # 处理可能的多余小数点 if cleaned.count('.') <= 1: try: num = float(cleaned) data.append(num) except ValueError: pass 这样能处理大多数情况，但可能无法处理例如“.”单独存在的情况，比如cleaned是“.”，转换时会出错，所以需要排除这种情况： if cleaned and cleaned != '.': try: num = float(cleaned) data.append(num) except: pass 这样更安全。 接下来，绘制散点图。如果数据量很大，可能需要考虑索引是否正确，或者是否有其他变量作为x轴。但用户的问题可能只需要用数据点的顺序作为x轴。 另外，用户可能需要安装所需的库，比如openpyxl和matplotlib，所以在回答中可能需要提醒用户安装这些库： pip install openpyxl matplotlib 但用户可能已经安装，但作为注意事项可以提及。 现在整合所有步骤到代码中，并添加必要的注释。同时，处理文件路径的问题： 使用os.path.expanduser来跨平台处理桌面路径： import os from openpyxl import load_workbook import re import matplotlib.pyplot as plt # 构建文件路径 desktop_path = os.path.expanduser('~/Desktop') file_path = os.path.join(desktop_path, 'swimming_data.xlsx') # 读取Excel文件 wb = load_workbook(file_path) sheet = wb.active # 获取第一个工作表 data = [] for row in sheet.iter_rows(min_col=1, max_col=1): # 遍历第一列每一行 cell = row[0] if cell.value is None: continue # 转换为字符串并清理非数字字符 str_value = str(cell.value) cleaned = re.sub(r'[^\d.]', '', str_value) if cleaned and cleaned != '.': # 处理多个小数点的情况 parts = cleaned.split('.') if len(parts) > 2: cleaned = parts[0] + '.' + ''.join(parts[1:]) # 合并多余的小数点，可能不正确，例如1.2.3变成1.23 try: num = float(cleaned) data.append(num) except ValueError: pass # 生成散点图 plt.scatter(range(len(data)), data) plt.xlabel('数据点索引') plt.ylabel('数值') plt.title('处理后的数据散点图') plt.show() 不过对于多个小数点的处理，可能更简单的方式是只保留第一个小数点之前的部分，或者更复杂的处理，比如将前两部分合并。例如，将“12.34.56”处理为12.34，或者视为无效。这可能根据具体情况而定，但用户的数据可能不会有这种情况，所以可能不需要处理，直接尝试转换，若失败则跳过。因此，可以简化代码，不处理多个小数点的情况，因为try-except会捕获错误： 在代码中： cleaned = re.sub(r'[^\d.]', '', str_value) if cleaned and cleaned != '.': try: num = float(cleaned) data.append(num) except ValueError: pass 这样，如果有多个小数点导致转换失败，会被except捕获，从而跳过该数据点。 此外，用户可能需要处理整数，所以转换为float是可以的。 最后，生成散点图时，可能需要调整图形样式，比如点的大小、颜色等，但用户没有特别要求，所以保持基本设置即可。 总结步骤： 1. 使用openpyxl读取Excel文件的第一列。 2. 对每个单元格的值，清理非数字字符，提取数字部分。 3. 转换提取的数字为浮点数，收集有效数据。 4. 使用matplotlib绘制散点图。 现在检查是否有遗漏，比如引用用户提供的引用内容。在引用[1]中，用户展示了用openpyxl获取第一行的方法，而这里使用iter_rows来获取第一列，所以正确。引用[2]提到pandas和ExcelWriter，但用户的问题可能不需要写入，所以可能不需要用到这部分，但用户的问题是关于读取和处理数据，所以引用[1]更相关。 是否需要使用pandas？例如： 使用pandas的read_excel读取数据，处理第一列： import pandas as pd import re import matplotlib.pyplot as plt file_path = os.path.expanduser('~/Desktop/swimming_data.xlsx') df = pd.read_excel(file_path) first_col = df.iloc[:, 0].astype(str) # 转换为字符串 data = [] for value in first_col: cleaned = re.sub(r'[^\d.]', '', value) if cleaned and cleaned != '.': try: num = float(cleaned) data.append(num) except: pass plt.scatter(range(len(data)), data) plt.show() 这可能更简洁，特别是处理大数据时更高效。但用户的问题是否需要选择哪种方法？根据用户提供的引用，他们可能更熟悉openpyxl，但pandas的方法更简洁。可能需要给出两种方法，或者选择其中一种。 但用户的问题中提到了引用[1]中的代码，使用openpyxl，所以可能更倾向于使用openpyxl的方法。不过用户也可能希望更简洁的代码，所以可以两种方法都提，或者选择其中一种。 在回答中，可能需要说明两种方法的优缺点，比如openpyxl适合处理.xlsx文件，而pandas基于openpyxl或xlrd，但更高效。不过根据用户提供的引用，可能优先使用openpyxl的方法。 综上，最终的代码可能使用openpyxl读取数据，并处理每个单元格，提取数字，然后绘图。同时，确保路径正确，处理异常情况，并生成散点图。</think>要读取Excel文件的第一列数据、过滤中文字符并生成散点图，可按照以下步骤实现： --- ### **步骤1：读取Excel文件** 使用`openpyxl`库加载文件并获取第一列数据： ```python from openpyxl import load_workbook import os # 构建文件路径 desktop_path = os.path.expanduser('~/Desktop') file_path = os.path.join(desktop_path, 'swimming_data.xlsx') # 读取Excel文件 wb = load_workbook(file_path) sheet = wb.active # 获取第一个工作表 # 提取第一列数据 raw_data = [row[0].value for row in sheet.iter_rows(min_col=1, max_col=1)] ``` --- ### **步骤2：过滤中文字符并保留数字** 用正则表达式清理非数字字符： ```python import re numeric_data = [] for item in raw_data: if item is None: continue # 移除非数字和小数点 cleaned = re.sub(r'[^\d.]', '', str(item)) if cleaned and cleaned != '.': try: numeric_data.append(float(cleaned)) except ValueError: pass # 忽略无效转换 ``` --- ### **步骤3：生成散点图** 使用`matplotlib`绘制数据： ```python import matplotlib.pyplot as plt plt.scatter(range(len(numeric_data)), numeric_data) plt.xlabel('数据点索引') plt.ylabel('数值') plt.title('清洗后的数据散点图') plt.show() ``` --- ### **完整代码整合** ```python from openpyxl import load_workbook import os import re import matplotlib.pyplot as plt # 读取Excel文件 desktop_path = os.path.expanduser('~/Desktop') file_path = os.path.join(desktop_path, 'swimming_data.xlsx') wb = load_workbook(file_path) sheet = wb.active # 提取并清洗数据 numeric_data = [] for row in sheet.iter_rows(min_col=1, max_col=1): cell_value = row[0].value if cell_value is None: continue cleaned = re.sub(r'[^\d.]', '', str(cell_value)) if cleaned and cleaned != '.': try: numeric_data.append(float(cleaned)) except ValueError: pass # 绘图 plt.scatter(range(len(numeric_data)), numeric_data) plt.xlabel('数据点索引') plt.ylabel('数值') plt.title('清洗后的数据散点图') plt.show() ``` --- ### **注意事项** 1. **依赖库安装**：若未安装库，需执行： ```bash pip install openpyxl matplotlib ``` 2. **路径问题**：确保文件`swimming_data.xlsx`确实在桌面上。 3. **数据清洗逻辑**：正则表达式`r'[^\d.]'`会移除所有非数字和小数点的字符，若需支持负数或科学计数法，需调整表达式[^1]。 ---