>>> pd.read_excel('1.xlsx', sheet_name='Sheet2')
名字 等级 属性1 属性2 天赋
0 四九幻曦 100 自然 None 21
1 圣甲狂战 100 战斗 None 0
2 时空界皇 100 光 次元 27
我们在这里使用了pd.read_excel()函数来读取excel，来看一下read_excel()这个方法的API，这里只截选一部分经常使用的参数:
pd.read_excel(io, sheet_name=0, header=0, names=None, index_col=None, usecols=None)
io:很明显, 是excel文件的路径+名字字符串
(有中文的话python2的老铁需要使用decode()来解码成unicode字符串)
例如:
>>> pd.read_excel('例子'.decode('utf-8))
sheet_name:返回指定的sheet
如果将sheet_name指定为None，则返回全表
如果需要返回多个表, 可以将sheet_name指定为一个列表, 例如['sheet1', 'sheet2']
可以根据sheet的名字字符串或索引来值指定所要选取的sheet
>>> # 如:
>>> pd.read_excel('1.xlsx', sheet_name=0)
>>> pd.read_excel('1.xlsx', sheet_name='Sheet1')
>>> # 返回的是相同的 DataFrame
name:如果没有表头, 可用此参数传入列表做表头
header:指定数据表的表头,默认值为0, 即将第一行作为表头
index_col:用作行索引的列编号或者列名，如果给定一个序列则有多个行索引。一般可以设定index_col=False指的是pandas不适用第一列作为行索引。usecols：读取指定的列, 也可以通过名字或索引值
>>> # 如:
>>> pd.read_excel('1.xlsx', sheet_name=1, usecols=['等级', '属性1'])
>>> pd.read_excel('1.xlsx', sheet_name=1, usecols=[1,2])
>>> # 返回的是相同的 DataFrame
直到某一天泰格尔升了一级, 可以这样改一下, 当然用.iloc或.loc对象都可以
>>> # 读取文件
>>> data = pd.read_excel("1.xlsx", sheet_name="Sheet1")
>>> # 找到 等级 这一列，再在这一列中进行比较
>>> data['等级'][data['名字'] == '泰格尔'] += 1
>>> print(data)
>>> data
名字 等级 属性1 属性2 天赋
0 艾欧里娅 100 自然 冰 29
1 泰格尔 81 电 战斗 16
2 布鲁克克 100 水 None 28
保存
data.to_excel('1.xlsx', sheet_name='Sheet1', index=False, header=True)
index:默认为True, 是否加行索引
左为
False, 右为True
header:默认为True, 是否加列标
左为
False, 右为True
而io, sheet_name参数用法同函数pd.read_excel()
如果我们多捕捉几只或者多加几种属性怎么办呢？这里给出参考：
新增列数据：
data['列名称'] = [值1, 值2, ......]
>>> data['特性'] = ['瞬杀', 'None', '炎火']
>>> data
名字 等级 属性1 属性2 天赋 特性
0 艾欧里娅 100 自然 冰 29 瞬杀
1 泰格尔 80 电 战斗 16 None
2 布鲁克克 100 水 None 28 炎火
新增行数据，这里行的num为excel中自动给行加的id数值
data.loc[行的num] = [值1， 值2， ...], (注意与.iloc的区别)
>>> data.loc[3] = ['小火猴', 1, '火', 'None', 31, 'None']
>>> data
名字 等级 属性1 属性2 天赋 特性
0 艾欧里娅 100 自然 冰 29 瞬杀
1 泰格尔 80 电 战斗 16 None
2 布鲁克克 100 水 None 28 炎火
3 小火猴 1 火 None 31 None
说完了增加一行或一列，那怎样删除一行或一列呢？可以使用.drop()函数
>>> # 删除列, 需要指定axis为1，当删除行时，axis为0
>>> data = data.drop('属性1', axis=1) # 删除`属性1`列
>>> data
名字 等级 属性2 天赋 特性
0 艾欧里娅 100 冰 29 瞬杀
1 泰格尔 80 战斗 16 None
2 布鲁克克 100 None 28 炎火
3 小火猴 1 None 31 None
>>> # 删除第3,4行，这里下表以0开始，并且标题行不算在类, axis用法同上
>>> data = data.drop([2, 3], axis=0)
>>> data
名字 等级 属性2 天赋 特性
0 艾欧里娅 100 冰 29 瞬杀
1 泰格尔 80 战斗 16 None
>>> # 保存
>>> data.to_excel('2.xlsx', sheet_name='Sheet1', index=False, header=True)
大家具体可以参考官网提供的API:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.read_excel.html#pandas.read_excel