一、使用pandas读取xlsx

　　引用pandas库

import pandas as pd

pd.read_excel(path, sheet_name=0, header=0, names=None, index_col=None, usecols=None, squeeze=False,dtype=None, engine=None, converters=None, true_values=None, false_values=None, skiprows=None, nrows=None, na_values=None, parse_dates=False, date_parser=None, thousands=None, comment=None, skipfooter=0, convert_float=True, **kwds)

pandas读取Excel后返回DataFrame；

二、解析pd.read_excel()的常用参数

1.path --> xlsx的存储路径（建议使用英文路径或者英文命名方式）

import pandas as pd
path = r'D:\Testdatabase\data\data.xlsx'

2.sheet_name --> 读取工作表（sheet）名称

sheet_name:None代表读取所有的sheet，返回的就是一个ordereddict；指定就只读取指定sheet，只有一个返回的就是dataframe

# 整型数字、列表名、SheetN、或者是以上三组组合列表

# 整型数字：目标sheet所在位置，以0开始，比如sheet_name = 0代表第1个工作表
data = pd.read_excel(path, sheet_name = 1)
ss = data.head()
print(ss)

# 工作表名：目标sheet的名称，可用中英文
data = pd.read_excel(path, sheet_name = ‘账号密码’)
data.head()

# SheetN：表示第N个sheet，S必须大写，注意与整型数字的区别使用
data = pd.read_excel(path, sheet_name = ‘Sheet5’)
data.head()

# 组合使用
# sheet_name = [0, ‘车辆信息’, ‘Sheet4’]，代表读取三个工作表，分别为第1个工作表、名为“车辆信息”的工作表和第4个工作表。显然，Sheet4未经重命名。
# sheet_name 默认为0，取Excel第一个工作表。如果读取多个工作表，则显示表格的字典
data = pd.read_excel(path, sheet_name = [‘账号密码’, ‘车辆信息’], nrows = 5)
# sheet_name = [‘账号密码’, ‘车辆信息’] ，返回两个工作表组成的字典
data.head()

3.header --> 指定前几行作为列名（指定数据表的表头，默认值为0，即将第一行作为表头。）

# 默认[0]，即首行作为列名，设置为[0,1]，即表示将前两行作为多重索引
data = pd.read_excel(path, sheet_name = '车辆信息', header = [0,1])
# 前两行作为列名。
data.head()
data = pd.read_excel(path, sheet_name = '车辆信息', header = [0,1,2])
# 前三行作为列名
data.head()

4.names --> 自定义列名

# 一般适用于Excel缺少列名，或者需要重新定义列名的情况
# 注意：names的长度必须和Excel列长度一致，否则会报错
data = pd.read_excel(path, sheet_name = '英超射手榜', names = ['car_plate','sim_num','club','goal','common_goal','penalty'])
data.head()

5.index_col --> 用作索引的列

# 可以是工作表列名称，如index_col = '车牌号'；
data = pd.read_excel(path, sheet_name = '车辆信息', index_col = '车牌号')
data.head()

# 可以是整型或整型列表，如index_col = 0 或 [0, 1]，如果选择多个列，则返回多重索引
data = pd.read_excel(path, sheet_name = ‘车辆信息’, index_col = [0, 1])
data.head()

6.usecols --> 读取指定的列

# usecols 可避免读取全量数据，而是以分析需求为导向选择特定数据，可以大幅提高效率
# 使用整型，从0开始，如[0,2,3]
data = pd.read_excel(io, sheet_name = '车辆信息', usecols = [0, 1, 2])  # 想要读取第一列、第二列、和第三列的数据
data.head()

# 可以使用Excel传统的列名“A”、“B”等字母，如“A：C, E” =“A, B, C, E”，注意两边都包括
data = pd.read_excel(path, sheet_name = ‘车辆信息’, usecols = ‘A:C, E’)
data.head()

7.squeeze --> 当工作表只有一列

# squeeze为True时，返回Series，反之返回DataFrame
data = pd.read_excel(path, sheet_name = '新增车组名', squeeze  = True)
data.head()

data = pd.read_excel(path, sheet_name = '新增车组名', squeeze  = False)
data.head()

8.skiprows --> 跳过特定行

# skiprows= n， 跳过前n行； skiprows = [a, b, c]，跳过第a+1,b+1,c+1行（索引从0开始）
# 使用skiprows 后，有可能首行（即列名）也会被跳过。
data = pd.read_excel(path, sheet_name = '新增车组名', skiprows = [1,2,3])
# 跳过第2,3,4行数据（索引从0开始，包括列名）
data.head()

# 跳过前三行
data = pd.read_excel(io, sheet_name = ‘新增车组名’, skiprows = 3)
data.head()

9.nrows --> 读取指定行数

# 读取指定行数， nrows = 10 ，即读取10行数据
data = pd.read_excel(path, sheet_name = '新增车组名', nrows = 10)
data.head()

10.skipfooter --> 跳过末尾N行

data = pd.read_excel(path , sheet_name = '新增车组名', skipfooter = 18)
#  skipfooter = 18， 跳过末尾0-18行（索引从0开始）
data.head()

11.converters --> 强制规定列数据类型

读数据的时候使用converters指定列数据的数值类型 pd.read_excel('a.xlsx',converters={0: str})

pandas默认将文本类的数据读取为整型），主要用途：保留以文本形式存储的数字

三、常用操作

1.找到指定的一列，并在这一列中进行比较

data['gender'][data['gender'] == 'male'] = 0
data['gender'][data['gender'] == 'female'] = 1

2.保存

pd.DataFrame(data).to_excel(path, sheet_name='Sheet1', index=False, header=True)

3.新增列数据

data['列名称'] = None
# 值为None（默认值）时，只有列名，没有数据data['profession'] = None

4.新增行数据

# 这里的N为excel自动给行加的序号
data.loc[N] = [值1， 值2， ...]
# 比如我在第5行新增
data.loc[5] = ['James', 32, 'male']

5.删除一列或者删除一行

# 删除gender列，需要指定axis为1，当删除行时，axis为0
data = data.drop('gender', axis=1)

# 删除第3,4行，这里下表以0开始，并且标题行不算在类
data = data.drop([2, 3], axis=0)

6.遍历指定列的所有行

data = pd.read_excel(path,sheet_name="sheet1")
for i in data['列名']:print(i)print(i,type(i))  # type(i) 数据类型，这里的i为字符串print(i.split(' ')) # 字符串转列表values=pd.DataFrame(i.split(' '), columns=['新增车组名'])  # 列表转DataFrameprint(values)

7.自动填充、排序、计算、数据过滤、筛选

https://blog.csdn.net/u013089490/article/details/91422685

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