python使用教程pandas-python使用pandas处理excel的方法

2024-05-12 10:38:08

python使用pandas处理excel的方法

一、配置环境

1、pandas依赖处理Excel的xlrd模块，安装命令是：pip install xlrd

2、安装pandas模块还需要一定的编码环境，确保你的电脑有这些环境：Net.4 、VC-Compiler以及winsdk_web。

3、开始安装pandas，安装命令是：pip install pandas

二、pandas操作Excel表单

注意：加密文件是无法正常读写的

首先需准备一个表单

1、读取excel文件的方式一：默认读取第一个表单：import pandas as pd

# 方法一：默认读取第一个表单

df = pd.read_excel("C:\文件路径\文件名.xlsx") # 直接默认读取到Excel的第一个表单

data = df.head() # 默认读取前5行的数据

print("获取到所有的值： {0}".format(data)) # 格式化输出

得到的结果是一个二维矩阵，如下图所示：

2、读取excel文件的方式二：通过制定表单名的方式读取：import pandas as pd

# 方法一：通过指定表单名的方式来读取

df = pd.read_excel("C:\文件路径\文件名.xlsx ", sheet_name='测试用例')

# 直接默认读取到Excel的第一个表单

data = df.head() # 默认读取前5行的数据

print("获取到所有的值： {0}".format(data)) # 格式化输出

得到的结果是一个二维矩阵，如下图所示：

3、读取excel文件的方法三：通过表单索引来指定要访问的表单，0表示第一个表单import pandas as pd

# df = pd.read_excel(' C:\文件路径\文件名.xlsx '])

# 可以通过表单名同时指定多个

df = pd.read_excel(' C:\文件路径\文件名.xlsx ', sheet_name=0) # 可以通过表单索引来指定读取的表单

# df = pd.read_excel(' C:\文件路径\文件名.xlsx ', sheet_name=['功能模块', 1]) # 可以混合的方式来指定

# df = pd.read_excel(' C:\文件路径\文件名.xlsx ', sheet_name=[1, 2]) # 可以通过索引同时指定多个

data = df.values # 获取所有的数据，注意这里不能用head()方法哦~

print("获取到所有的值: {0}".format(data)) # 格式化输出

三、pandas操作Excel的行列

1：读取指定的单行，数据会存在列表里面import pandas as pd

df = pd.read_excel(' C:\文件路径\文件名.xlsx ')

data = df.ix[0].values # 0表示第一行这里读取数据并不包含表头，要注意哦！

print("获取到所有的值: {0}".format(data)) # 格式化输出

2：读取指定的多行，数据会存在嵌套的列表里面：import pandas as pd

df = pd.read_excel(' C:\文件路径\文件名.xlsx ')

data = df.ix[[1, 2]].values # 读取指定多行的话，就要在ix[]里面嵌套列表指定行数

print("获取到所有的值: {0}".format(data)) # 格式化输出

3：读取指定的行列：import pandas as pd

df = pd.read_excel(' C:\文件路径\文件名.xlsx ')

data = df.ix[1, 2] # 读取第一行第二列的值，这里不需要嵌套列表

print("获取到所有的值: {0}".format(data)) # 格式化输出

4：读取指定的多行多列值：import pandas as pd

df = pd.read_excel(' C:\文件路径\文件名.xlsx ')

data = df.ix[[1, 2], ['序号', '功能划分']].values # 读取第一行第二行的序号以及功能划分列的值，这里需要嵌套列表

print("获取到所有的值: {0}".format(data)) # 格式化输出

5：获取所有行的指定列import pandas as pd

df = pd.read_excel(' C:\文件路径\文件名.xlsx ')

data = df.ix[:, ['序号', '功能划分']].values # 读所有行的“序号”以及“功能划分”列的值，这里需要嵌套列表

print("获取到所有的值: {0}".format(data)) # 格式化输出

6：获取行号并打印输出import pandas as pd

df = pd.read_excel(' C:\文件路径\文件名.xlsx ')

print("输出行号列表", df.index.values)

7：获取列名并打印输出import pandas as pd

df = pd.read_excel(' C:\文件路径\文件名.xlsx ')

print("输出列标题", df.columns.values)

8：获取指定行数的值：import pandas as pd

df = pd.read_excel(' C:\文件路径\文件名.xlsx ')

print("输出值： ", df.sample(3).values) # 这个方法类似于head()方法以及df.values方法

9：获取指定列的值：import pandas as pd

df = pd.read_excel(' C:\文件路径\文件名.xlsx ')

print("输出值 ", df['功能划分'].values)

四、pandas处理Excel数据成为字典import pandas as pd

df = pd.read_excel(' C:\文件路径\文件名.xlsx ')

test_data = []

for i in df.index.values: # 获取行号的索引，并对其进行遍历：

# 根据i来获取每一行指定的数据并利用to_dict转成字典

row_data = df.ix[i, ['序号', '功能划分', '备注']].to_dict()

test_data.append(row_data)

print("最终获取到的数据是： {0}".format(test_data))

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