python?pandas庫讀取excel/csv中指定行或列數(shù)據(jù)
更新時間：2022年02月28日 16:14:10 作者：Westin_Li
通過閱讀表格,可以發(fā)現(xiàn)Pandas中提供了非常豐富的數(shù)據(jù)讀寫方法,下面這篇文章主要給大家介紹了關于python利用pandas庫讀取excel/csv中指定行或列數(shù)據(jù)的相關資料,需要的朋友可以參考下
引言
關鍵?。。。∈褂胠oc函數(shù)來查找。
話不多說，直接演示：
有以下名為try.xlsx表：
1.根據(jù)index查詢
條件：首先導入的數(shù)據(jù)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(shù)據(jù) 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(shù)據(jù) print(data.loc['李四'])
打印結果就是
部門 B
工資 6600
Name: 李四, dtype: object
（注意點:索引）
2.已知數(shù)據(jù)在第幾行找到想要的數(shù)據(jù)
假如我們的表中，有某個員工的工資數(shù)據(jù)為空了，那我們怎么找到自己想要的數(shù)據(jù)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)
原理很簡單，首先檢索全部的數(shù)據(jù)，然后我們可以用pandas中的iloc函數(shù)。上面的iloc[j, [2]]中j是具體的位置，【0】是你要得到的數(shù)據(jù)所在的column
3.根據(jù)條件查詢找到指定行數(shù)據(jù)
例如查找A部門所有成員的的姓名和工資或者工資低于3000的人：
代碼如下：
"""根據(jù)條件查詢某行數(shù)據(jù)""" 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(shù)據(jù) 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
結果如下：
若要把這些數(shù)據(jù)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"""
#單條件
dataframe_1 = data.loc[data['部門'] == 'A', ['姓名', '工資']]
#單條件
dataframe_2 = data.loc[data['工資'] < 3000, ['姓名', '工資']]
#多條件
dataframe_3 = data.loc[(data['部門'] == 'A')&(data['工資'] < 3000), ['姓名', '工資']]
#導出為excel
dataframe_1.to_excel('dataframe_1.xlsx')
dataframe_2.to_excel('dataframe_2.xlsx')
4.找出指定列
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
以上全過程用到的庫：
pandas，xlrd , openpyxl
5.找出指定的行和指定的列
主要使用的就是函數(shù)iloc
data.iloc[:,:2] #即全部行，前兩列的數(shù)據(jù)
逗號前是行，逗號后是列的范圍，很容易理解
6.在規(guī)定范圍內找出符合條件的數(shù)據(jù)
data.iloc[:10,:][data.工資>6000]
這樣即可找出前11行里工資大于6000的所有人的信息了
總結
到此這篇關于python pandas庫讀取excel/csv中指定行或列數(shù)據(jù)的文章就介紹到這了,更多相關python pandas庫讀取行或列內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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