python数据处理篇

数据读取保存

read_excel 读取文件

1. import panas as pd 先调用pandas
2. df=pd.read_csv/excel(io,sheet_name,header,names) 数据读取

• io 路径, sheet_name 可以是str, int, list 或 None类型， 默认值是0。
  • str类型 是直接指定工作表的名称
    • sheet_name=‘Test1’: 得到的是名为’Test1’的sheet的DataFrame类型的数据
  • int类型 是指定从0开始的工作表的索引， 所以sheelt_name默认值是0，即第一个工作表。
    • 例 sheet_name=0: 得到的是第1个sheet的DataFrame类型的数据,sheet_name=2: 得到的是第3个sheet
  • list类型 是多个索引或工作表名构成的list，指定多个工作表。
    • sheet_name=[0, 3, ‘Test5’]: 得到的是第1个，第4个和名为Test5 的工作表作为DataFrame
  • None类型， 访问所有的工作表
• header 标题行 表头默认header=0 默认第一行 没有标题行使用header=None
• names自定义表头,传递数组，一般配合header=None

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ExcelFile

ExcelFile 与 read_excel 类似 但有差别 在使用多个sheet的时候 ExcelFile方便一些

• excel=pd.ExcelFile(path)
• excel.sheetnames 查看所有sheet名称
  df=excel.parse(sheet_name) 读取指定sheet表格

ExcelWriter

使用ExcelWriter()可以向同一个excel的不同sheet中写入对应的表格数据

• writer=pd.ExcelWriter(path,mode=‘w’,engine) 创建一个writer对象
  path 路径
  mode 写入模式 可以是w和a 覆盖和追加
  engine 一般使用xlswriter和openpyxl两种engine即可，openpyxl更强大些，支持追加模式。
• 存入多个sheet
  df1.to_excel(writer,sheet_name=sheet1)
  df2.to_excel(writer,sheet_name=sheet2)
  writer.save()
• 可以配合with as
  with ExcelWriter(path) as writer:
  df1.to_excel(writer,sheet_name=sheet1)
  df2.to_excel(writer,sheet_name=sheet2)
• 往已存在内容追加
  with ExcelWriter(“path_to_file.xlsx”,mode=‘a’,engine=‘openpyxl’) as writer:
  df.to_excel(writer,sheet_name=‘Sheet3’)

to_excel 文件保存

1. df.to_excel(io,sheet_name,inex) 数据保存

• io 路径，sheet_name 工作表名称
• index 索引 默认true