Python中如何将Excel行数据存入指定结构的嵌套列表

针对你的需求，pandas是最适合新手的工具，代码简洁直观，几步就能完成：

步骤1：安装依赖 #

先确保装了pandas和Excel读取依赖：

pip install pandas openpyxl

步骤2：核心代码 #

假设你的Excel文件名为data.xlsx，代码如下：

import pandas as pd

# 读取Excel文件，默认读取第一个工作表
df = pd.read_excel("data.xlsx")

final_list = []
# 遍历每一行数据
for _, row in df.iterrows():
    # 提取前5个单元格，转成float类型并存入list1
    list1 = row.iloc[:5].astype(float).tolist()
    # 提取第6个单元格，转成float后存入list2（注意索引从0开始，第6个对应索引5）
    list2 = [row.iloc[5].astype(float)]
    # 组合成list3，加入最终列表
    final_list.append([list1, list2])

# 输出结果验证
print(final_list)

代码解释 #

• df.iterrows()：逐个遍历Excel里的每一行
• row.iloc[:5]：选取当前行的前5个元素，astype(float)强制转换为浮点型，tolist()转成普通列表
• row.iloc[5]：选取第6个元素，用[]包裹是为了保持列表格式，和示例里的list2结构一致
• 最后把[list1, list2]追加到final_list，就得到你需要的嵌套列表结构

备选方案：用openpyxl直接操作单元格 #

如果不想用pandas，也可以用openpyxl直接操作Excel单元格，适合需要更精细控制的场景：

from openpyxl import load_workbook

# 加载Excel文件
wb = load_workbook("data.xlsx")
# 获取当前活跃的工作表
ws = wb.active

final_list = []
# 从第2行开始遍历（如果你的Excel没有表头，就把min_row改成1）
for row in ws.iter_rows(min_row=2, values_only=True):
    # 前5个单元格转float存入list1
    list1 = [float(cell) for cell in row[:5]]
    # 第6个单元格转float存入list2
    list2 = [float(row[5])]
    final_list.append([list1, list2])

print(final_list)

注意：如果Excel单元格里有非数字内容，float()会报错，确保你的数据都是合法的数字格式哦。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Elee