一、安装
1：pandas依赖处理Excel的xlrd模块，安装命令是：pip install xlrd
2:安装pandas模块还需要一定的编码环境，所以我们自己在安装的时候，确保你的电脑有这些环境：Net.4 、VC-Compiler以及winsdk_web
3:步骤1和2 准备好了之后，安装pandas，安装命令是：pip install pandas
二、pandas操作Excel表单
数据准备：文件名test_pandas.xlsx
image.png
image.png
1：引入模块
import pandas as pd
2：读取Excel文件的两种方式：
方法一：默认读取第一个表单
import pandas as pd
df=pd.read_excel('test_pandas.xlsx')#这个会直接默认读取到这个Excel的第一个表单
data=df.head()#默认读取前5行的数据
pd.set_option('display.width',None) #中间不用省略号展示
print("获取到所有的值:\n{0}".format(data))#格式化输出
输出：
获取到所有的值:
case_id title url data
0 1 正常登陆 https://www.lixinchuxing.com/url1.html {"uname":"uname1","pwd":"pwd1"}
1 2 查询车辆 https://www.lixinchuxing.com/url2.html {"uname":"uname2","pwd":"pwd2"}
2 3 获取详情 https://www.lixinchuxing.com/url3.html {"uname":"uname3","pwd":"pwd3"}
3 4 修改配置 https://www.lixinchuxing.com/url4.html {"uname":"uname4","pwd":"pwd4"}
方法二：通过指定表单名的方式来读取
df=pd.read_excel('lemon.xlsx',sheet_name='student')#可以通过sheet_name来指定读取的表单
#获取所有数据（不包含第一行）
print("获取到所有的值:\n{0}".format(data))#格式化输出
输出
获取到所有的值:
获取到所有的值:
[[1 '张三' 88 88 88 88]
[2 '李四' 77 77 77 77]
[3 '王五' 66 66 66 66]
[4 '赵六' 55 55 55 55]]
三、pandas操作Excel的行列
1：读取指定的单行，数据会存在列表里面
df=pd.read_excel('test_pandas.xlsx')#这个会直接默认读取到这个Excel的第一个表单
data=df.iloc[0].values#0表示第一行 这里读取数据并不包含表头
print("读取指定行的数据：\n{0}".format(data))
输出
读取指定行的数据：
[1 '正常登陆' 'https://www.lixinchuxing.com/url1.html'
'{"uname":"uname1","pwd":"pwd1"}']
2：读取指定的多行，数据会存在嵌套的列表里面：
df=pd.read_excel('test_pandas.xlsx')
data=df.iloc[[1,2]].values#读取指定多行的话，就要在ix[]里面嵌套列表指定行数
print("读取指定行的数据：\n{0}".format(data))
输出
读取指定行的数据：
[[2 '查询车辆' 'https://www.lixinchuxing.com/url2.html'
'{"uname":"uname2","pwd":"pwd2"}']
[3 '获取详情' 'https://www.lixinchuxing.com/url3.html'
'{"uname":"uname3","pwd":"pwd3"}']]
3：读取指定的行的指定列的数据：
df=pd.read_excel('test_pandas.xlsx')
data=df.iloc[0,1]#读取第一行第二列的值（不算表头），这里不需要嵌套列表
print("读取指定行的数据：\n{0}".format(data))
输出
读取指定行的数据：
正常登陆
4：读取指定的多行多列值：
4.1
iloc 为按位置对列索引，使用的是 [[行号], [列号]]
df=pd.read_excel('test_pandas.xlsx')
data=df.iloc[[0,1],[2,3]]#读取第一行第二行（不算表头），第3、4的值
print("读取指定行的数据：\n{0}".format(data))
4.2
loc为按列名索引，使用的是 [[行号], [列名]]
df=pd.read_excel('test_pandas.xlsx')
data=df.loc[[0,1],["title","url"]].values#读取第一行第二行（不算表头），第3、4的值
print("读取指定行的数据：\n{0}".format(data))
输出同样为：
[['https://www.lixinchuxing.com/url1.html'
'{"uname":"uname1","pwd":"pwd1"}']
['https://www.lixinchuxing.com/url2.html'
'{"uname":"uname2","pwd":"pwd2"}']]
5：获取所有行的指定列
df=pd.read_excel('test_pandas.xlsx')
data=df.iloc[:,[1,2]].values#所有行的第2、3列第三列的值
print("读取指定行的数据：\n{0}".format(data))
6：获取行号并打印输出
df=pd.read_excel('test_pandas.xlsx')
print("输出行号列表",df.index.values)
# 输出结果是：
输出行号列表 [0 1 2 3]
7：获取列名并打印输出
df=pd.read_excel('test_pandas.xlsx')
print("输出列标题",df.columns.values)
# 输出结果是：
输出列标题 ['case_id' 'title' 'url' 'data']
8：获取指定列的值：
print("输出值\n",df['data'].values)
# 输出结果是：
输出值
['{"uname":"uname1","pwd":"pwd1"}' '{"uname":"uname2","pwd":"pwd2"}'
'{"uname":"uname3","pwd":"pwd3"}' '{"uname":"uname4","pwd":"pwd4"}']
9：获取文件中的表单
reader = pd.ExcelFile('test_pandas.xlsx')
sheet_names = reader.sheet_names
print(sheet_names)
#输出结果
['testcase', 'score']
四：pandas处理Excel数据成为字典
我们日常做接口自动化时，所需要的数据格式并非二维数组，而是表头作为key，每一行数据作为value的嵌套字典的列表，每一行的数据作为一个测试用例，用一个字典表达，多行组成一个列表。
下面方法可以将excel中的数据转化为我们需要的数据格式。
import pandas as pd
df=pd.read_excel('test_pandas.xlsx')
test_data=[]
#获取表头
keys = df.columns.values
for i in df.index.values:#获取行号的索引，并对其进行遍历：
# 根据i来获取每一行指定的数据 并利用to_dict转成字典,# loc为按列名索引 iloc 为按位置索引，使用的是 [[行号], [列名]]
row_data=df.loc[i,keys].to_dict()
# 将每一行转换成字典后添加到列表
test_data.append(row_data)
print("最终获取到的数据是：\n{0}".format(test_data))
输出结果
最终获取到的数据是：
[{'case_id': 1, 'title': '正常登陆', 'url': 'https://www.lixinchuxing.com/url1.html', 'data': '{"uname":"uname1","pwd":"pwd1"}'},
{'case_id': 2, 'title': '查询车辆', 'url': 'https://www.lixinchuxing.com/url2.html', 'data': '{"uname":"uname2","pwd":"pwd2"}'},
{'case_id': 3, 'title': '获取详情', 'url': 'https://www.lixinchuxing.com/url3.html', 'data': '{"uname":"uname3","pwd":"pwd3"}'},
{'case_id': 4, 'title': '修改配置', 'url': 'https://www.lixinchuxing.com/url4.html', 'data': '{"uname":"uname4","pwd":"pwd4"}'}]