import pandas as pd
?
file="c:\data\test.csv"
csvPD=pd.read_csv(file)
?
df = pd.read_csv('data.csv', encoding='gbk') #指定編碼
?
?
read_csv()方法參數介紹
filepath_or_buffer：文件所在路徑
encoding ：編碼，字符型，通常為'utf-8'，如果中文讀取不正常，可以將encoding設為'gbk'
sep：分隔符，默認為一個英文逗號，即','
delimiter ：備選分隔符，如果指定了delimiter則sep失效
header ：整數或者由整數組成的列表，以用來指定由哪一列或者哪幾列作為列名，默認為header=0，表示第一列作為列名
eg: ?pd.read_csv('data.csv', encoding='gbk', header=1) # 指定第二列作為列名
? ? ?pd.read_csv('data.csv', encoding='gbk', header=[0,1,3])
? ? ?pd.read_csv('data.csv', encoding='gbk', header=None) #表示不從文件數據中指定行作為列名，這是Pandas會自動生成從零開始的序列作為列名
?
names：一個列表，為數據額外指定列名。
pd.read_csv('data.csv', encoding='gbk', names=['第一列', '第二列', '第三列', '第四列'])

2.#指定列：通過索引指定列名獲取列

data_new[] 建立空表存儲行信息
for i in range(len(csvPD)):
? ? lst_new = [] ?# 建立空列表存儲行信息
? ? if "未知版本" in str(csvPD['版本組件'][i]):
? ? ? ? print(csvPD['版本組件'][i])
? ? ? ? # print(csvPD['匹配數量'][i])
? ? ? ? # print(csvPD['git'][i])
? ? ? ? # print(csvPD['來源鏈接'][i])
? ? ? ? lst_new.append(csvPD['版本組件'][i])
? ? ? ? lst_new.append(csvPD['匹配數量'][i])
? ? ? ? lst_new.append(csvPD['git'][i])
? ? ? ? lst_new.append(csvPD['來源鏈接'][i])
?
? ? ? ? data_new.append(lst_new) ?# 添加每行信息

3.根據index查詢

條件：首先導入的數據必須的有index
或者自己添加吧，方法簡單，讀取excel文件時直接加index_col

代碼示例：

import pandas as pd ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? #導入pandas庫
?
excel_file = './try.xlsx' ? ? ? ? ? ? ? #導入excel數據
data = pd.read_excel(excel_file, index_col='姓名') ? ? ? ?
#這個的index_col就是index，可以選擇任意字段作為索引index，讀入數據
print(data.loc['李四']) ? ? ? ? ? ? ? ?#使用loc函數來查找

4.已知數據在第幾行找到想要的數據

假如我們的表中，有某個員工的工資數據為空了，那我們怎么找到自己想要的數據呢。

代碼如下：

for i in data.columns:
? ? for j in range(len(data)):
? ? ? ? if (data[i].isnull())[j]:
? ? ? ? ? ? bumen = data.iloc[j, [0]] ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? #找出缺失值所在的部門
? ? ? ? ? ? data[i][j] = charuzhi(bumen)

首先檢索全部的數據，然后我們可以用pandas中的iloc函數。上面的iloc[j, [2]]中j是具體的位置，【0】是你要得到的數據所在的column

"""根據條件查詢某行數據"""
import pandas as pd ? ? ? ? ? ?#導入pandas庫
?
excel_file = './try.xlsx' ? ? ? ?#導入文件
data = pd.read_excel(excel_file) ? ? ?#讀入數據
?
print(data.loc[data['部門'] == 'A', ['姓名', '工資']]) ? ? #部門為A，打印姓名和工資
print(data.loc[data['工資'] < 3000, ['姓名','工資']]) ? ?#查找工資小于3000的人

若要把這些數據獨立生成excel文件或者csv文件：

添加以下代碼：

"""導出為excel或csv文件"""
dataframe_1 = data.loc[data['部門'] == 'A', ['姓名', '工資']]
dataframe_2 = data.loc[data['工資'] < 3000, ['姓名', '工資']]
dataframe_1.to_excel('dataframe_1.xlsx')
dataframe_2.to_excel('dataframe_2.xlsx')
?
data.iloc[:,:2] ?#即全部行，前兩列的數據
?
?
data['columns'] ?#columns即你需要的字段名稱即可
#注意這列的columns不能是index的名稱
#如果要打印index的話就data.index
data.columns ?#與上面的一樣
?
data.iloc[:10,:][data.工資>6000] #找出前11行里工資大于6000的所有人的信息了

5.指定單元格：1001A列23時的AQI值

keyWord="1001A"
for i in range(len(csvPD)):
? ? if str(csvPD['hour'][i])=="23" and str(csvPD['type'][i])== "AQI":
? ? ? ? result=csvPD[keyWord][i]
? ? ? ? print(result)
? ? ? ??

解決遇到的"NAN"：