一、环境准备

Windows10

python3.6.5

pandas:可以使用pip进行安装(  pip install pandas  )

开发工具:Anaconda或者PyCharm

数据准备:从网络获取或自己生成的Excel格式数据

二、学习内容

使用Pandas读写Excel格式文件

三、细节

1 导入pandas

import pandas as pd

2 获取数据源(直接获取数据源、先切换目录后获取数据源)

读取csv文件数据,转为Pandas的DataFrame。

data = pd.read_excel("文件名称","表名",nrows=5)

说明:

fileName:若文件在当前目录,直接输入"文件名.xlsx"即可,若未在当前路径,需要指定全路径(或者使用os.chdir("your file path")更改路径后使用文件名读取)

表名:即打开的Excel文件中的工作簿的名称,也可以使用工作簿在文件中的索引

encoding= : 指定文件的编码类型,常见的有:utf8,gbk,gbk2312等

nrow= : 指定数据读取的最大行数

另外,其他参数在此不一一赘述。

3 将数据写入Excel文件(数据默认保存在当前目录下)

data.to_excel("save2TestExcel.xlsx",index=False,sheet_name="sheet_name")

说明:

savedName: 需要将数据保存的文件名

index=False: 一般不会去保存数据在Pandas中的索引

sheet_name= :将数据保存到Excel文件时指定工作簿的名称

此外,还可以通过:ecoding="编码" 指定文件的编码,

需要注意:在保存文件时,默认保存在当前目录下。若非当前目录请指定全路径(文件存放的父路径要存在,如不存在可能会报异常)。故,建议使用 os.chdir("your file path") 去更改路径。

三、整体示例

importpandas as pdimportos#更改路径

os.chdir(u"E:\\testData")#获取数据

data = pd.read_excel("test.xlsx","123",nrows=5)#打印获取到的数据

print(data)#保存数据

data.to_excel("save2TestExcel.xlsx",index=False,sheet_name="sheet_name")print("程序执行结束!!!")

【PyCharm】执行结果示例:

【Jupyter notebook】演示示例:

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