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Python利用pandas處理Excel數(shù)據(jù)的應用詳解

 更新時間:2019年06月18日 11:30:08   作者:華妹陀  
這篇文章主要介紹了Python利用pandas處理Excel數(shù)據(jù)的應用詳解,文中通過示例代碼介紹的非常詳細,對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學習學習吧

最近迷上了高效處理數(shù)據(jù)的pandas,其實這個是用來做數(shù)據(jù)分析的,如果你是做大數(shù)據(jù)分析和測試的,那么這個是非常的有用的??!但是其實我們平時在做自動化測試的時候,如果涉及到數(shù)據(jù)的讀取和存儲,那么而利用pandas就會非常高效,基本上3行代碼可以搞定你20行代碼的操作!該教程僅僅限于結合檸檬班的全棧自動化測試課程來講解下pandas在項目中的應用,這僅僅只是冰山一角,希望大家可以踴躍的去嘗試和探索!

一、安裝環(huán)境:

 1:pandas依賴處理Excel的xlrd模塊,所以我們需要提前安裝這個,安裝命令是:pip install xlrd

2:安裝pandas模塊還需要一定的編碼環(huán)境,所以我們自己在安裝的時候,確保你的電腦有這些環(huán)境:Net.4 、VC-Compiler以及winsdk_web,如果大家沒有這些軟件~可以咨詢我們的輔導員索要相關安裝工具。

3:步驟1和2 準備好了之后,我們就可以開始安裝pandas了,安裝命令是:pip install pandas

一切準備就緒,就可以開始愉快的玩???/p>

ps:在這個過程中,可能會遇到安裝不順利的情況,萬能的度娘有N種解決方案,你這么大應該要學著自己解決問題。

二、pandas操作Excel表單

數(shù)據(jù)準備,有一個Excel文件:lemon.xlsx有兩個表單,表單名分別為:Python 以及student,

Python的表單數(shù)據(jù)如下所示:

student的表單數(shù)據(jù)如下所示:

1:在利用pandas模塊進行操作前,可以先引入這個模塊,如下:

import pandas as pd

2:讀取Excel文件的兩種方式:

#方法一:默認讀取第一個表單
df=pd.read_excel('lemon.xlsx')#這個會直接默認讀取到這個Excel的第一個表單
data=df.head()#默認讀取前5行的數(shù)據(jù)
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,如下所示:

#方法二:通過指定表單名的方式來讀取
df=pd.read_excel('lemon.xlsx',sheet_name='student')#可以通過sheet_name來指定讀取的表單
data=df.head()#默認讀取前5行的數(shù)據(jù)
print("獲取到所有的值:\n{0}".format(data))#格式化輸出

得到的結果如下所示,也是一個二維矩陣:

#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
#也可以采用表單名和索引的雙重方式來定位表單
#也可以同時定位多個表單,方式都羅列如下所示
df=pd.read_excel('lemon.xlsx',sheet_name=['python','student'])#可以通過表單名同時指定多個
# df=pd.read_excel('lemon.xlsx',sheet_name=0)#可以通過表單索引來指定讀取的表單
# df=pd.read_excel('lemon.xlsx',sheet_name=['python',1])#可以混合的方式來指定
# df=pd.read_excel('lemon.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(shù)據(jù),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

具體結果是怎樣的,同學們可以自己一個一個的去嘗試,這個結果是非常有意思的,但是同時同學們也發(fā)現(xiàn)了,這個數(shù)據(jù)是一個二維矩陣,對于我們?nèi)プ鲎詣踊瘻y試,并不能很順利的處理,所以接下來,我們就會詳細的講解,如何來讀取行號和列號以及每一行的內(nèi)容 以及制定行列的內(nèi)容。

三、pandas操作Excel的行列

1:讀取指定的單行,數(shù)據(jù)會存在列表里面

#1:讀取指定行
df=pd.read_excel('lemon.xlsx')#這個會直接默認讀取到這個Excel的第一個表單
data=df.ix[0].values#0表示第一行 這里讀取數(shù)據(jù)并不包含表頭,要注意哦!
print("讀取指定行的數(shù)據(jù):\n{0}".format(data))

得到的結果如下所示:

2:讀取指定的多行,數(shù)據(jù)會存在嵌套的列表里面:

df=pd.read_excel('lemon.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(shù)
print("讀取指定行的數(shù)據(jù):\n{0}".format(data))

3:讀取指定的行列:

df=pd.read_excel('lemon.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("讀取指定行的數(shù)據(jù):\n{0}".format(data))

4:讀取指定的多行多列值:

df=pd.read_excel('lemon.xlsx')
data=df.ix[[1,2],['title','data']].values#讀取第一行第二行的title以及data列的值,這里需要嵌套列表
print("讀取指定行的數(shù)據(jù):\n{0}".format(data))

5:獲取所有行的指定列

df=pd.read_excel('lemon.xlsx')
data=df.ix[:,['title','data']].values#讀所有行的title以及data列的值,這里需要嵌套列表
print("讀取指定行的數(shù)據(jù):\n{0}".format(data))

6:獲取行號并打印輸出

df=pd.read_excel('lemon.xlsx')
print("輸出行號列表",df.index.values)

輸出結果是:
輸出行號列表 [0 1 2 3]

7:獲取列名并打印輸出

df=pd.read_excel('lemon.xlsx')
print("輸出列標題",df.columns.values)

運行結果如下所示:
輸出列標題 ['case_id' 'title' 'data']

8:獲取指定行數(shù)的值:

df=pd.read_excel('lemon.xlsx')
print("輸出值",df.sample(3).values)#這個方法類似于head()方法以及df.values方法

輸出值
 [[2 '輸入錯誤的密碼' '{"mobilephone":"18688773467","pwd":"12345678"}']
 [3 '正常充值' '{"mobilephone":"18688773467","amount":"1000"}']
 [1 '正常登錄' '{"mobilephone":"18688773467","pwd":"123456"}']]

9:獲取指定列的值:

df=pd.read_excel('lemon.xlsx')
print("輸出值\n",df['data'].values)

四:pandas處理Excel數(shù)據(jù)成為字典

我們有這樣的數(shù)據(jù),,處理成列表嵌套字典,且字典的key為表頭名。

實現(xiàn)的代碼如下所示:

df=pd.read_excel('lemon.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(jù)i來獲取每一行指定的數(shù)據(jù) 并利用to_dict轉成字典
  row_data=df.ix[i,['case_id','module','title','http_method','url','data','expected']].to_dict()
  test_data.append(row_data)
print("最終獲取到的數(shù)據(jù)是:{0}".format(test_data))

最后得到的結果是:

最終獲取到的數(shù)據(jù)是:
[{'title': '正常登錄', 'case_id': 1, 'data': '{"mobilephone":"18688773467","pwd":"123456"}'},
{'title': '輸入錯誤的密碼', 'case_id': 2, 'data': '{"mobilephone":"18688773467","pwd":"12345678"}'},
{'title': '正常充值', 'case_id': 3, 'data': '{"mobilephone":"18688773467","amount":"1000"}'},
{'title': '充值輸入負數(shù)', 'case_id': 4, 'data': '{"mobilephone":"18688773467","amount":"-100"}'}]

關于pandas的學習,今天就告一段落啦!趕緊打開pycharm跑起來!?。?/p>

以上就是本文的全部內(nèi)容,希望對大家的學習有所幫助,也希望大家多多支持腳本之家。

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