安装命令：pip install xlrd ,pandas操作Excel学习笔记__7000
2024-05-29 12:00:59
pandas操作Excel学习笔记_loc和iloc_7000
pandas操作Excel学习笔记__7000
1.安装环境：pandas需要处理Excel的模块xlrd，所以需要提前安装xlrd。不过在安装pandas时候pycharm帮助一起附带了numpy和xlrd好几个包。安装命令：pip install xlrd 、 pip install pandas、pip install numpy
2.操作Excel
预备数据：
| 代码 | 证券简称 | 分配年度 | 是否分配 | 送股* | 转增股* | 送转总数* | 派现/元* | 预案公布日 | 股权登记日 | 除权除息日 | 事件进程 | 公告日期 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 625 | 长安汽车 | 2020-12-31 | 分配 | -- | 4 | 4 | 3.06 | 2021-4-20 | -- | -- | 预案 | 2021-4-20 |
| 200625 | 长 安 Ｂ | 2020-12-31 | 分配 | -- | 4 | 4 | 3.06 | 2021-4-20 | -- | -- | 预案 | 2021-4-20 |
| 600276 | 恒瑞医药 | 2020-12-31 | 分配 | 2 | -- | 2 | 2 | 2021-4-20 | -- | -- | 预案 | 2021-4-20 |
| 600475 | 华光环能 | 2020-12-31 | 分配 | 3 | -- | 3 | 3.5 | 2021-4-20 | -- | -- | 预案 | 2021-4-20 |
| 600740 | 山西焦化 | 2020-12-31 | 分配 | -- | 3 | 3 | 2 | 2021-4-20 | -- | -- | 预案 | 2021-4-20 |
| 2111 | 威海广泰 | 2020-12-31 | 分配 | -- | 4 | 4 | 4 | 2021-4-20 | -- | -- | 预案 | 2021-4-20 |
| 300729 | 乐歌股份 | 2020-12-31 | 分配 | -- | 3 | 3 | 1.8 | 2021-4-20 | -- | -- | 预案 | 2021-4-20 |
| 300543 | 朗科智能 | 2020-12-31 | 分配 | -- | 3 | 3 | 2.5 | 2021-4-20 | -- | -- | 预案 | 2021-4-20 |
| 603638 | 艾迪精密 | 2020-12-31 | 分配 | -- | 4 | 4 | 1.8 | 2021-4-20 | -- | -- | 预案 | 2021-4-20 |
| 300598 | 诚迈科技 | 2020-12-31 | 分配 | -- | 5 | 5 | 0.65 | 2021-4-20 | -- | -- | 预案 | 2021-4-20 |
| 603096 | 新 经 典 | 2020-12-31 | 分配 | -- | 2 | 2 | 7.5 | 2021-4-20 | -- | -- | 预案 | 2021-4-20 |
| 603879 | 永悦科技 | 2020-12-31 | 分配 | -- | 3 | 3 | 0.079 | 2021-4-20 | -- | -- | 预案 | 2021-4-20 |
| 2884 | 凌霄泵业 | 2020-12-31 | 分配 | -- | 4 | 4 | 13 | 2021-4-20 | -- | -- | 预案 | 2021-4-20 |
| 603233 | 大 参 林 | 2020-12-31 | 分配 | -- | 2 | 2 | 8 | 2021-4-20 | -- | -- | 预案 | 2021-4-20 |
| 603683 | 晶华新材 | 2020-12-31 | 分配 | -- | 4 | 4 | 0.5 | 2021-4-20 | -- | -- | 预案 | 2021-4-20 |
| 300709 | 精研科技 | 2020-12-31 | 分配 | -- | 2 | 2 | 2 | 2021-4-20 | -- | -- | 预案 | 2021-4-20 |
| 300702 | 天宇股份 | 2020-12-31 | 分配 | -- | 8 | 8 | 5 | 2021-4-20 | -- | -- | 预案 | 2021-4-20 |
| 605158 | 华达新材 | 2020-12-31 | 分配 | -- | 3 | 3 | 2.5 | 2021-4-20 | -- | -- | 预案 | 2021-4-20 |
| 300829 | 金丹科技 | 2020-12-31 | 分配 | -- | 6 | 6 | 2 | 2021-4-20 | -- | -- | 预案 | 2021-4-20 |
| 603666 | 亿 嘉 和 | 2020-12-31 | 分配 | -- | 4 | 4 | 3.7 | 2021-4-20 | -- | -- | 预案 | 2021-4-20 |
| 603353 | 和顺石油 | 2020-12-31 | 分配 | -- | 3 | 3 | 5 | 2021-4-20 | -- | -- | 预案 | 2021-4-20 |
| 2992 | 宝明科技 | 2020-12-31 | 分配 | -- | 3 | 3 | 3.7 | 2021-4-20 | -- | -- | 预案 | 2021-4-20 |
| 603583 | 捷昌驱动 | 2020-12-31 | 分配 | -- | 4 | 4 | 4 | 2021-4-20 | -- | -- | 预案 | 2021-4-20 |
| 603236 | 移远通信 | 2020-12-31 | 分配 | -- | 3 | 3 | 5.1 | 2021-4-20 | -- | -- | 预案 | 2021-4-20 |
| 603610 | 麒盛科技 | 2020-12-31 | 分配 | -- | 3.5 | 3.5 | 5 | 2021-4-20 | -- | -- | 预案 | 2021-4-20 |
| 300841 | 康华生物 | 2020-12-31 | 分配 | -- | 5 | 5 | 15 | 2021-4-20 | -- | -- | 预案 | 2021-4-20 |
| 300947 | 德必集团 | 2020-12-31 | 分配 | -- | 5 | 5 | 10 | 2021-4-20 | -- | -- | 预案 | 2021-4-20 |
| 300638 | 广 和 通 | 2020-12-31 | 分配 | -- | 7 | 7 | 3 | 2021-4-17 | -- | -- | 预案 | 2021-4-17 |
| 603986 | 兆易创新 | 2020-12-31 | 分配 | -- | 4 | 4 | 5.6 | 2021-4-17 | -- | -- | 预案 | 2021-4-17 |
| 300806 | 斯 迪 克 | 2020-12-31 | 分配 | -- | 6 | 6 | 2 | 2021-4-17 | -- | -- | 预案 | 2021-4-17 |
| 2800 | 天顺股份 | 2020-12-31 | 分配 | -- | 4 | 4 | 0.79 | 2021-4-17 | -- | -- | 预案 | 2021-4-17 |
| 600277 | 亿利洁能 | 2020-12-31 | 分配 | -- | 3 | 3 | 0.57 | 2021-4-17 | -- | -- | 预案 | 2021-4-17 |
| 600120 | 浙江东方 | 2020-12-31 | 分配 | -- | 3 | 3 | 0.4 | 2021-4-17 | -- | -- | 预案 | 2021-4-17 |
| 603359 | 东珠生态 | 2020-12-31 | 分配 | -- | 4 | 4 | 2 | 2021-4-16 | -- | -- | 预案 | 2021-4-16 |
| 603027 | 千禾味业 | 2020-12-31 | 分配 | -- | 2 | 2 | 0.93 | 2021-4-16 | -- | -- | 预案 | 2021-4-16 |
| 300595 | 欧普康视 | 2020-12-31 | 分配 | 3.5 | 0.5 | 4 | 2.05 | 2021-4-16 | -- | -- | 预案 | 2021-4-16 |
| 2890 | 弘宇股份 | 2020-12-31 | 分配 | -- | 4 | 4 | 1.4 | 2021-4-16 | -- | -- | 预案 | 2021-4-16 |
| 603076 | 乐惠国际 | 2020-12-31 | 分配 | -- | 4 | 4 | 1.5 | 2021-4-16 | -- | -- | 预案 | 2021-4-16 |
| 605108 | 同 庆 楼 | 2020-12-31 | 分配 | -- | 3 | 3 | 1 | 2021-4-16 | -- | -- | 预案 | 2021-4-16 |
| 300916 | 朗特智能 | 2020-12-31 | 分配 | 1 | 4 | 5 | 3 | 2021-4-16 | -- | -- | 预案 | 2021-4-16 |
| 603927 | 中 科 软 | 2020-12-31 | 分配 | -- | 4 | 4 | 5.5 | 2021-4-16 | -- | -- | 预案 | 2021-4-16 |
| 605377 | 华旺科技 | 2020-12-31 | 分配 | -- | 4 | 4 | 6 | 2021-4-16 | -- | -- | 预案 | 2021-4-16 |
| 300893 | 松原股份 | 2020-12-31 | 分配 | -- | 5 | 5 | 5 | 2021-4-16 | -- | -- | 预案 | 2021-4-16 |
| 603466 | 风 语 筑 | 2020-12-31 | 分配 | -- | 4.5 | 4.5 | 5 | 2021-4-16 | -- | -- | 预案 | 2021-4-16 |
import pandas as pd
# 1.读取Excel文件的几种方式：
# df = pd.read_excel('001.xlsx') # 相对路径读取Excel的第一个表单（无参数即默认为第一个sheet1表单）
# df = pd.read_excel('001.xlsx',sheet_name=0) # 读取Excel的第一个表单（无参数即默认为第一个sheet1表单）[参数为shaeet_name=索引号]
df = pd.read_excel('001.xlsx', sheet_name='Sheet2') # 读取Excel的指定表单名[参数为shaeet_name="表单名字"]
# print(df)
# 2.读取数据的几种方式：
# data = df.head() # 默认读取前五行数据，显示为 行格式
# print(data)
# print("获取到所有的值:\n{0}".format(data)) # 格式化输出
# dataall = df.values # 默认读所有数据，显示为列表
# print(dataall)
# print("获取到所有的值:\n{0}".format(dataall)) # 格式化输出
# print(type(dataall)) # 数据类型<class 'numpy.ndarray'>
# print(dataall.ndim) # 数据维度
# 3.读取数据行列的几种方式：
# data = df.iloc[0].values # 0表示第一行 这里读取数据并不包含表头，要注意哦！
# data = df.iloc[1:3].values # 读取指定的区间的多行，类似切片操作，要注意哦！
# data = df.iloc[2,3] # 读取指定的行列(第一行,第三列)，类似切片操作，要注意不要加.values可以直接获取值！
# data = df.iloc[-3] # 读取指定的行（第三行），类似切片操作，要注意不要加.values可以直接获取值！
# data = df.iloc[1:3] # 读取指定的行区间（第一行至第三行左闭右开取两行数据），类似切片操作，要注意不要加.values可以直接获取值！
# data = df.iloc[[2,3],[1,2,3,4]].values # 读取指定的行和列区间（第二行和第三行，第一列第二列第三列第四列），类似切片操作这里要加.values获取值！
# data = df.iloc[[2,3],[1]].values # 读取指定的行和列区间（第二行和第三行，第一列第二列第三列第四列），类似切片操作这里要加.values获取值！
# data = df.iloc[:,[0,1,2]].values # 读取指定所有行的指定列区间（第一列第二列第三列），类似切片操作取列数据！
# data = df.iloc[1:3,1:5].values # 读取指定所有行的指定列区间切片操作取列数据！
# print("读取指定行的数据：\n{0}".format(data)) # 格式化输出
# print("输出行号列表",df.index.values) # 获取行号列表
# print("输出列标题",df.columns.values) # 获取列名列表
# **************-----
# data = df.iloc[-1] # 可以使用
data = df.loc[-1] # 不可以使用
# *** loc还可以和列名混合使用！ **************
# data = df.loc[2].values
# data = df.loc[1:3].values
# data = df.loc[-2:3,'代码']
# loc可以按条件取数,类似sql语句
# data = df.loc[df['证券简称'].str.len()>4,['代码','证券简称']]
print(data)
loc和iloc的使用相似但有细微区别。需要单独记住，避免混淆！
loc使用范围比iloc更广更实用，loc可以使用切片、名称(index,columns)、也可以切片和名称混合使用；但是loc不能使用不存在的索引来充当切片取值,像-1
iloc只能用整数来取数；iloc: i可以看着int,因此iloc就是用数字(int)来取数据的.
推荐使用loc：参考http://www.manongjc.com/detail/15-neimydkqceiwyzo.html
iloc使用情况： 使用整数通过切片等方式取数 比如：
loc的使用范围要远高于iloc, loc也能够做到iloc的切片取数, 除了df.loc[-1]特殊不能使用 loc使用情况：（比较iloc多列名和条件查找） 1.使用切片、索引、列名称查找 2.按条件(bool)查找
比如：
# 切片操作 result= data.loc[1:4,] result= data.loc[[0,1,2,3],:] # 切片和名称混合 result= data.loc[1:4,'用户编号']
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