Python应用实现处理excel数据过程解析

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

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

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

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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