Pandas处理Excel超简单

前言

前几天有朋友咨询我关于学习 Python 和 VBS 的疑问，因为他想要将自己繁杂的 Excel 操作自动化，他了解到通过 Python 和 VBS 都可以达到他的目的，所以他在纠结到底学哪个？因为我就是搞 Python 得嘛，所以我当场就建议他学 Python。

但是为了让这位朋友能够从实践上体验到 Python 的简洁高效，今天我们就一起来进入 Pandas 的 Excel 世界。

安装

pip install pandas

当遇到安装出错时，一般可以通过升级 pip 和升级 setuptools 解决。

实践

关于 DataFrame

DataFrame 是 Pandas 中的一种抽象数据对象（表格类型），Excel 中的数据都可以转换为 DataFrame 对象。

DataFrame 和 Excel 的属性对照表

pandas	Excel
DataFrame	sheet 页
Series	列
Index	行号
row	行
NaN	空单元格

数据输入输出

首先我们在 Jupyter 中使用 Pandas 打印一个两行两列的数据表。

然后我们将以上数据写入 excel 文件，最后读取 excel 文件的数据并且打印出来。

数据限制

首先我们将测试表格的数据增加到 10 行 10 列。

我们可以重新读取这个表格，只展示前 5 行数据。

如果你想指定某行为列名（起始行），可以使用 header 参数，默认为 0。

如上，你会发现，数据以第 5 行作为起始行，只显示了”前五行“。

我们还可以只展示列 10 大于 10 的数据。

你会发现，这一切都是如此简单优雅。

数据处理

我们如果想要对表格的数据进行处理，我们可以这样做。假设对列 6 的数据除以 2。

其他的操作都是类似的，不再一一展示了。

以上展示的都是基于列的操作，关于行的操作如何实现呢？简单，你会发现关于列的操作都是用的列名，那对行进行操作就用到了行的索引。

行的操作

展示第 3 行数据。

给第 4 行数据全部加 10。

我相信看到这里，你对其他的操作都已经心领神会了。

对单元格的操作

通常除了行列操作，我们可能会需要对某个单元格进行操作。

对单元格的定位需要借助 DataFrame 的方法来实现。但是呢，Pandas 为我们提供了不止一种方法，关于这几种方法的区别请看下图。

方法	解释
at	通过行/列标签去唯一定位单元格
loc	通过标签或者数组来访问单元格
iat	通过整数位置访问行/列对应的单元格

定位第 2 行第二列的单元格。

假设，我们想要对列 3 行 3 的数据 4 进行平方操作。

最后

其他 Pandas 对 Excel 的支持远不止这些，其中像我们常见的 Excel 公式，数据格式，排序，查找替换，透视图等等功能都是支持，甚至可以说比原本的 Excel 的功能更加丰富和自由。强烈建议有兴趣的同学去动手试一试 Pandas，一定会带给你”惊喜“。

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