导读：Excel表格是办公人员经常使用的工具，然而当我们需要从文字中提取数字时，手动录入非常耗时耗力。本文将介绍如何使用Python实现文字中数字的提取，并生成简洁明了的Excel表格。
1. 安装所需模块
在命令行中输入以下命令安装所需的模块：
pip install pandas openpyxl xlwt xlrd
其中，pandas模块是数据处理的核心模块，openpyxl模块用于读写Excel文件，xlwt和xlrd模块用于处理旧版Excel文件（.xls格式），如果我们只需要处理.xlsx文件，可以不用安装xlwt和xlrd模块。
2. 实现提取数字代码
2.1 导入模块
在Python代码中，我们需要导入pandas模块和re模块，pandas模块用于读取txt或docx文件生成DataFrame对象，re模块用于正则表达式处理。
import pandas as pd
import re
2.2 读取文件
首先，我们需要指定文本文件的路径并通过pandas读取文件：
path = "example.txt"
df = pd.read_csv(path, sep="\n", header=None)
其中，read_csv()方法用于从文件中读取数据，sep="\n"指定行分隔符为换行符，header=None表示文件中没有标题。
2.3 正则表达式提取数字
接下来，我们需要使用正则表达式从DataFrame中提取数字。我们可以使用re模块的findall()方法，使用正则表达式提取DataFrame中的数字，代码如下：
num_list = []
for row in df[0]:
row_num = re.findall(r'\d+\.?\d*', str(row))
num_list.append(row_num)
这里，我们使用了正则表达式\d+\.?\d*，其中\d+匹配一连串数字，\.?表示匹配0个或1个点号，\d*表示可能包含小数部分。
3. 生成Excel表格
3.1 导入模块并创建DataFrame对象
接下来，我们需要将提取的数字存储在Excel表格中。可以使用pandas模块生成DataFrame对象。
df_num = pd.DataFrame(num_list)3.2 写入Excel文件
使用openpyxl模块将DataFrame写入Excel文件中。
from openpyxl import Workbook
wb = Workbook()
ws = wb.active
for r in df_num.iterrows():
ws.append(list(r[1]))
wb.save("example.xlsx")
4. 总结归纳
本文介绍了如何使用Python从文字中提取数字并生成Excel表格的方法。通过以上步骤，我们可以更加便捷地处理需要提取数字的文本。
首先，我们需要安装所需的Python模块，包括pandas、openpyxl、xlwt、xlrd模块。其次，我们需要导入相关模块并读取文本文件，使用正则表达式提取数字。最后，我们使用openpyxl模块将数字存储在Excel表格中。希望本文能够帮助您更好地处理数字提取的问题。
