Python 使用Pandas读写Excel文件

（该随笔内容参考https://www.cnblogs.com/gdjlc/p/11409804.html，在此记录以便日后查找）

Pandas是python的一个数据分析包，纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。

Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。

Pandas官方文档：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/
Pandas中文文档：https://www.pypandas.cn

 

一、创建Excel，写入数据

import  pandas  as pd
from pandas import DataFrame

#写
dic1 = {'标题列1': ['张三','李四'],
        '标题列2': [80, 90]
       }
df = pd.DataFrame(dic1)
df.to_excel('1.xlsx', index=False)

 

二、读取Excel

import  pandas  as pd
from pandas import DataFrame

#读
data = pd.read_excel('1.xlsx')

#查看所有的值
print(data.values)

#查看第一行的值
print(data.values[0])

#查看某一列所有的值
print(data['标题列1'].values)

#新增列
data['标题列3'] = None

#新增行
data.loc[3] = ['王五', 100, '男']

#删除行：axis=0
data = data.drop([0,1], axis=0)

#删除列：axis=1
data.drop('标题列3', axis=1)

#保存
DataFrame(data).to_excel('1.xlsx', sheet_name='Sheet1', index=False, header=True)

 

三、read_excel的方法说明

pd.read_excel(io, sheet_name=0, header=0, names=None, index_col=None, 
              usecols=None, squeeze=False,dtype=None, engine=None, 
              converters=None, true_values=None, false_values=None, 
              skiprows=None, nrows=None, na_values=None, parse_dates=False, 
              date_parser=None, thousands=None, comment=None, skipfooter=0, 
              convert_float=True, **kwds)

　　io：excel文件

　　sheet_name：返回指定sheet，默认索引0返回第一个，也可用名称，如果返回多个则可用列表，为None则返回全表

　　header：指定表头，也可用列表指定多行

　　names：自定义列名，长度和Excel列长度必须一致

　　index_col：用作索引的列

　　usecols：读取指定的列，参数为列表，如[0,1]表示第1和第2列