python导入表格如何转为矩阵
用户关注问题
如何用Python读取Excel文件并转换为矩阵？
想用Python把Excel表格中的数据导入程序并转化成矩阵，应该用哪些库和方法？
使用pandas读取Excel并转换为矩阵
可以使用pandas库的read_excel()函数来读取Excel文件，读取后生成DataFrame对象，随后调用DataFrame的values属性即可转化成NumPy矩阵。需要安装pandas和openpyxl库。示例代码：
import pandas as pd
df = pd.read_excel('filename.xlsx')
matrix = df.values
如何处理导入表格数据中的非数值内容以形成矩阵？
导入的表格数据可能包含文字或缺失值，怎样才能得到一个纯数字的矩阵？
数据预处理清洗为数值矩阵
先使用pandas的DataFrame进行数据清洗，比如去除或填充缺失值，过滤掉非数值列，或者使用DataFrame的astype(float)方法尝试转为浮点数型。清洗后通过df.values获取纯数字矩阵。示例处理缺失值代码：
df.fillna(0, inplace=True)
matrix = df.values
用Python将CSV表格文件转换为二维数组的有效方法是什么？
如果表格数据存储在CSV文件中，如何用Python快速将它转为二维矩阵方便后续计算？
使用numpy的loadtxt或genfromtxt导入CSV数据
可以用numpy库中的loadtxt或者genfromtxt函数导入CSV。loadtxt适合格式简单无缺失的纯数字文件，genfromtxt更灵活，可以处理缺失值。这样得到的便是二维numpy数组，可以直接作为矩阵运算载体。例如：
import numpy as np
matrix = np.loadtxt('data.csv', delimiter=',')