Pandas讀取并修改excel的示例代碼
一、前言
最近總是和excel打交道,由于數(shù)據(jù)量較大,人工來修改某些數(shù)據(jù)可能會(huì)有點(diǎn)浪費(fèi)時(shí)間,這時(shí)候就使用到了Python數(shù)據(jù)處理的神器—–Pandas庫(kù),話不多說,直接上Pandas。
二、安裝
這次使用的python版本是python2.7,安裝python可以去python的官網(wǎng)進(jìn)行下載,這里不多說了。
安裝完成后使用Python自帶的包管理工具pip可以很快的安裝pandas。
pip install pandas
如果使用的是Anaconda安裝的Python,會(huì)自帶pandas。
三、read_excel()介紹
首先可以先創(chuàng)建一個(gè)excel文件當(dāng)作實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),名稱為example.xlsx,內(nèi)容如下:
name | age | gender |
---|---|---|
John | 30 | male |
Mary | 22 | female |
Smith | 32 | male |
這里是很簡(jiǎn)單的幾行數(shù)據(jù),我們來用pandas實(shí)際操作一下這個(gè)excel表。
# coding:utf-8 import pandas as pd data = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet1') print data
結(jié)果如下:
這里使用了read_excel()方法來讀取excel,來看一個(gè)read_excel()這個(gè)方法的API,這里只截選一部分經(jīng)常使用的參數(shù):
pd.read_excel(io, sheet_name=0, header=0, names=None, index_col=None, usecols=None)
這里主要參數(shù)為io,sheet_name,header,usecols和names
- io:excel文件,如果命名為中文,在python2.7中,需要使用decode()來解碼成unicode字符串,例如: pd.read_excel('示例'.decode('utf-8))
- sheet_name:返回指定的sheet,如果將sheet_name指定為None,則返回全表,如果需要返回多個(gè)表,可以將sheet_name指定為一個(gè)列表,例如['sheet1', 'sheet2']
- header:指定數(shù)據(jù)表的表頭,默認(rèn)值為0,即將第一行作為表頭。
- usecols:讀取指定的列,例如想要讀取第一列和第二列數(shù)據(jù):
pd.read_excel("example.xlsx", sheet_name=None, usecols=[0, 1])
四、使用
這里先來一個(gè)在機(jī)器學(xué)習(xí)中經(jīng)常使用的:將所有g(shù)ender為male的值改為0,female改為1。
# coding:utf-8 import pandas as pd from pandas import DataFrame # 讀取文件 data = pd.read_excel("example.xlsx", sheet_name="Sheet1") # 找到gender這一列,再在這一列中進(jìn)行比較 data['gender'][data['gender'] == 'male'] = 0 data['gender'][data['gender'] == 'female'] = 1 print data
結(jié)果如下:
需要注意的是,這里的data為excel數(shù)據(jù)的一份拷貝,對(duì)data進(jìn)行修改并不會(huì)直接影響到我們?cè)瓉淼膃xcel,必須在修改后保存才能夠修改excel。保存的代碼如下:
DataFrame(data).to_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet1', index=False, header=True)
這時(shí)候我們?cè)俅蜷_example.xlsx文件看看是否更改了:
如果我們想要新增加一列或者一行數(shù)據(jù)怎么辦呢?這里給出參考:
新增列數(shù)據(jù):
data['列名稱'] = None
新增行數(shù)據(jù),這里行的num為excel中自動(dòng)給行加的id數(shù)值
data.loc[行的num] = [值1, 值2, ...]
以上面的數(shù)據(jù)為例:
# coding:utf-8 import pandas as pd from pandas import DataFrame data = pd.read_excel("example.xlsx", sheet_name='Sheet1') # 增加行數(shù)據(jù),在第5行新增 data.loc[5] = ['James', 32, 'male'] # 增加列數(shù)據(jù),給定默認(rèn)值None data['profession'] = None # 保存數(shù)據(jù) DataFrame(data).to_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet1', index=False, header=True)
打開excel看到的結(jié)果如下:
說完了增加一行或一列,那怎樣刪除一行或一列呢?
import pandas as pd from pandas import DataFrame data = pd.read_excel("example.xlsx", sheet_name='Sheet1') # 刪除gender列,需要指定axis為1,當(dāng)刪除行時(shí),axis為0 data = data.drop('gender', axis=1) # 刪除第3,4行,這里下表以0開始,并且標(biāo)題行不算在類 data = data.drop([2, 3], axis=0) # 保存 DataFrame(data).to_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet1', index=False, header=True)
這時(shí)候打開excel可以看見gender列和除標(biāo)題行的第3,4行被刪除了。
總結(jié)
pandas除了上述的基本功能以外,還有其它更高級(jí)的操作,想要進(jìn)一步學(xué)習(xí)的小伙伴們可以去pandas網(wǎng)站進(jìn)行學(xué)習(xí)。
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