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在python中如何使用pandas處理excel-創新互聯

這篇文章主要為大家詳細介紹了在python中如何使用pandas處理excel,文中示例代碼介紹的非常詳細,具有一定的參考價值,感興趣的小伙伴們可以參考一下。

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在python中如何使用pandas處理excel

在python中如何使用pandas處理excel

一、配置環境

1、pandas依賴處理Excel的xlrd模塊,安裝命令是:

pip install xlrd

2、安裝pandas模塊還需要一定的編碼環境,確保你的電腦有這些環境:Net.4 、VC-Compiler以及winsdk_web。

3、開始安裝pandas,安裝命令是:

pip install pandas

二、pandas操作Excel表單

注意:加密文件是無法正常讀寫的

首先需準備一個表單

1、讀取excel文件的方式一:默認讀取第一個表單:

import pandas as pd
# 方法一:默認讀取第一個表單
df = pd.read_excel("C:\\文件路徑\\文件名.xlsx")  # 直接默認讀取到Excel的第一個表單
data = df.head()  # 默認讀取前5行的數據
print("獲取到所有的值:\n{0}".format(data))  # 格式化輸出

得到的結果是一個二維矩陣,如下圖所示:

在python中如何使用pandas處理excel

2、讀取excel文件的方式二:通過制定表單名的方式讀取:

import pandas as pd
# 方法一:通過指定表單名的方式來讀取
df = pd.read_excel("C:\\文件路徑\\文件名.xlsx ", sheet_name='測試用例')
# 直接默認讀取到Excel的第一個表單
data = df.head()  # 默認讀取前5行的數據
print("獲取到所有的值:\n{0}".format(data))  # 格式化輸出

得到的結果是一個二維矩陣,如下圖所示:

在python中如何使用pandas處理excel

3、讀取excel文件的方法三:通過表單索引來指定要訪問的表單,0表示第一個表單

import pandas as pd
# df = pd.read_excel(' C:\\文件路徑\\文件名.xlsx '])
# 可以通過表單名同時指定多個
df = pd.read_excel(' C:\\文件路徑\\文件名.xlsx ', sheet_name=0)  # 可以通過表單索引來指定讀取的表單
# df = pd.read_excel(' C:\\文件路徑\\文件名.xlsx ', sheet_name=['功能模塊', 1])  # 可以混合的方式來指定
# df = pd.read_excel(' C:\\文件路徑\\文件名.xlsx ', sheet_name=[1, 2])  # 可以通過索引 同時指定多個
data = df.values  # 獲取所有的數據,注意這里不能用head()方法哦~
print("獲取到所有的值:\n{0}".format(data))  # 格式化輸出

在python中如何使用pandas處理excel

三、pandas操作Excel的行列

1:讀取指定的單行,數據會存在列表里面

import pandas as pd
df = pd.read_excel(' C:\\文件路徑\\文件名.xlsx ')
data = df.ix[0].values  # 0表示第一行 這里讀取數據并不包含表頭,要注意哦!
print("獲取到所有的值:\n{0}".format(data))  # 格式化輸出

在python中如何使用pandas處理excel

2:讀取指定的多行,數據會存在嵌套的列表里面:

import pandas as pd
df = pd.read_excel(' C:\\文件路徑\\文件名.xlsx ')
data = df.ix[[1, 2]].values  # 讀取指定多行的話,就要在ix[]里面嵌套列表指定行數
print("獲取到所有的值:\n{0}".format(data))  # 格式化輸出

在python中如何使用pandas處理excel

3:讀取指定的行列:

import pandas as pd
df = pd.read_excel(' C:\\文件路徑\\文件名.xlsx ')
data = df.ix[1, 2]  # 讀取第一行第二列的值,這里不需要嵌套列表
print("獲取到所有的值:\n{0}".format(data))  # 格式化輸出

在python中如何使用pandas處理excel

4:讀取指定的多行多列值:

import pandas as pd
df = pd.read_excel(' C:\\文件路徑\\文件名.xlsx ')
data = df.ix[[1, 2], ['序號', '功能劃分']].values  # 讀取第一行第二行的序號以及功能劃分列的值,這里需要嵌套列表
print("獲取到所有的值:\n{0}".format(data))  # 格式化輸出

在python中如何使用pandas處理excel

5:獲取所有行的指定列

import pandas as pd
df = pd.read_excel(' C:\\文件路徑\\文件名.xlsx ')
data = df.ix[:, ['序號', '功能劃分']].values  # 讀所有行的“序號”以及“功能劃分”列的值,這里需要嵌套列表
print("獲取到所有的值:\n{0}".format(data))  # 格式化輸出

在python中如何使用pandas處理excel

6:獲取行號并打印輸出

import pandas as pd
df = pd.read_excel(' C:\\文件路徑\\文件名.xlsx ')
print("輸出行號列表", df.index.values)

在python中如何使用pandas處理excel

7:獲取列名并打印輸出

import pandas as pd
df = pd.read_excel(' C:\\文件路徑\\文件名.xlsx ')
print("輸出列標題", df.columns.values)

在python中如何使用pandas處理excel

8:獲取指定行數的值:

import pandas as pd
df = pd.read_excel(' C:\\文件路徑\\文件名.xlsx ')
print("輸出值:\n", df.sample(3).values)  # 這個方法類似于head()方法以及df.values方法

在python中如何使用pandas處理excel

9:獲取指定列的值:

import pandas as pd
df = pd.read_excel(' C:\\文件路徑\\文件名.xlsx ')
print("輸出值\n", df['功能劃分'].values)

在python中如何使用pandas處理excel

四、pandas處理Excel數據成為字典

import pandas as pd
df = pd.read_excel(' C:\\文件路徑\\文件名.xlsx ')
test_data = []
for i in df.index.values:  # 獲取行號的索引,并對其進行遍歷:
    # 根據i來獲取每一行指定的數據 并利用to_dict轉成字典
    row_data = df.ix[i, ['序號', '功能劃分', '備注']].to_dict()
    test_data.append(row_data)
print("最終獲取到的數據是:\n{0}".format(test_data))

在python中如何使用pandas處理excel

以上就是在python中如何使用pandas處理excel的詳細內容了,看完之后是否有所收獲呢?如果想了解更多相關內容,歡迎來創新互聯建站行業資訊!


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