使用Pandas操作Excel文件的技巧與方法分享
Pandas
Pandas 是一個強大的 Python 庫,用于數(shù)據(jù)分析和處理。它提供了豐富的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和函數(shù),可以方便地進行數(shù)據(jù)操作和分析。在處理 Excel 數(shù)據(jù)時,Pandas 提供了簡單而強大的工具,可以幫助用戶輕松地讀取、寫入和操作 Excel 文件。
安裝 Pandas
要使用,當然第一步就是安裝。可以使用 pip 命令進行安裝:
pip install pandas
讀取 Excel 文件
使用 Pandas 讀取 Excel 文件非常簡單。假設(shè)有一個名為 data.xlsx
的 Excel 文件,包含了一些數(shù)據(jù)。可以使用 Pandas 的 read_excel
函數(shù)來讀取這個文件:
import pandas as pd ? df = pd.read_excel('data.xlsx')
想要指定sheet,可以這樣寫
import pandas as pd ? df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')
想要讀取指定的列,可以這樣寫
import pandas as pd ? df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1', converters={"曲目序號":str})
讀取到文件后,如何獲取數(shù)據(jù)呢?
獲取前5行
df.head()
獲取指定的單行
df.iloc[0].values
獲取指定的多行
df.iloc[[1,2]].values
獲取指定的行列
df.iloc[1,0]
獲取指定的多行多列值
df.loc[[1,2],['教材id','教材名']].values
獲取所有行的指定列
df.loc[:,['教材id','教材名']].values
獲取行號
df.index.values
獲取列名
df.columns.values
獲取指定列的值
df['教材id'].values
操作 Excel 數(shù)據(jù)
一旦數(shù)據(jù)被讀取到 Pandas 的 DataFrame 中,就可以使用 Pandas 提供的各種函數(shù)和方法來操作數(shù)據(jù)。例如,可以對數(shù)據(jù)進行篩選、排序、計算等操作。
案例:計算平均值
假設(shè) Excel 文件中包含了一個名為 sales
的列,記錄了銷售額??梢允褂?Pandas 計算這一列的平均值:
# 計算銷售額的平均值 average_sales = df['sales'].mean() print('Average sales:', average_sales)
案例:篩選數(shù)據(jù)
假設(shè)需要篩選出銷售額大于 1000 的數(shù)據(jù):
# 篩選銷售額大于 1000 的數(shù)據(jù) high_sales = df[df['sales'] > 1000] print('High sales:', high_sales)
寫入 Excel 文件
除了讀取,Pandas 也可以將數(shù)據(jù)寫入 Excel 文件??梢允褂?to_excel
方法將 DataFrame 中的數(shù)據(jù)寫入到 Excel 文件中:
# 將數(shù)據(jù)寫入 Excel 文件 df.to_excel('output.xlsx', index=False)
實戰(zhàn):讀取數(shù)據(jù)再寫入表格
df = pd.read_excel('data.xlsx') test_data=[] for i in df.index.values: row_data=df.loc[i,['教材id','教材舊id','教材名','教材封面','作曲家','出版社','曲目id','曲目名','曲目序號','難度','finale文件','xml文件','png文件開始','png文件結(jié)束','mp3文件']].to_dict() test_data.append(row_data) ? pd.DataFrame.from_dict(test_data).to_excel("score.xlsx")
這段代碼,我們通過df.index.values
來獲取行號的索引,并對其進行遍歷,然后使用df.loc
來獲取每一行指定的數(shù)據(jù),并利用to_dict轉(zhuǎn)成字典,最后再調(diào)用to_excel
寫入文件。
最后
這些只是使用 Pandas 進行 Excel 數(shù)據(jù)處理的基本用法,當然Pandas 非常強大,可以滿足各種數(shù)據(jù)處理需求,包括數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換、分析等。以后工作中遇到再慢慢摸索更高級的功能
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