panads操作excel

panads简介

pandas是基于Numpy创建的Python包，内置了大量标准函数，能够高效地解决数据分析数据处理和分析任务，pandas支持多种文件的操作，比如Excel，csv，json，txt 文件等，读取文件之后，就可以对数据进行各种清洗、分析操作了。

padas和excel中数据结构的对应关系

pandas	excel
DataFrame	工作表（Worksheet）
Series	列（Column）
index	行号（row index）
Row	行（Row）
NaN	空单元格（empty cell）

DataFrame

Pandas 中的 DataFrame 类似于 Excel 工作表，虽然 Excel 工作簿可以包含多个工作表，但 Pandas DataFrame 独立存在的。

Series

序列是表示 DataFrame 的一列的数据结构,类似于引用电子表格的列。

Index

每个 DataFrame 和 Series 都有一个索引，它们是数据行上的标签。在 Pandas 中，如果未指定索引，则默认使用 RangeIndex（第一行 = 0，第二行 = 1，依此类推），类似于电子表格中的每行开始的数字。 在 Pandas 中，索引可以设置为一个（或多个）唯一值，这就像在工作表中有一列用作行标识符一样，这些索引值可用于引用行。索引值是持久的，所以对 DataFrame 中的行重新排序，特定行的标签不会改变。

pandas读取excel

pandas读取文件之后，将内容存储为DataFrame，然后就可以调用内置的各种函数进行分析处理。

pandas对xlrd等模块进行了封装，可以很方便的处理excel文件，支持xls和xlsx等格式，需要提前安装模块pip install openpyxl

read_excel

pandas.read_excel(filename, sep, header,encoding)

参数解释

• **filename：**文件路径，可以设置为绝对路径或相对路径
• **sep：**分隔符，常用的有逗号 , 分隔、\t 分隔，默认逗号分隔，read_table默认是’\t’(也就是tab)切割数据集的
• **header：**指定表头，即列名，默认第一行，header = None, 没有表头，全部为数据内容
• **encoding：**文件编码方式，不设置此选项， Pandas 默认使用 UTF-8 来解码。
• index_col ，指定索引对应的列为数据框的行标签，默认 Pandas 会从 0、1、2、3 做自然排序分配给各条记录。
• 通过names=[‘a’,‘b’,‘c’]可以自己设置列标题

read_table()

可以读取Excel中的数据表，并指定分隔符（如制表符或逗号）。

pd.read_table('data.xlsx', sheet_name='Sheet1', delimiter='\t', header=0)

• 'data.xlsx’是Excel文件的路径。
• sheet_name='Sheet1’表示要读取的工作表名为’Sheet1’。
• delimiter=’\t’指定数据表中的分隔符为制表符（‘\t’）。
• header=0表示将文件中的第0行作为列名。

例子

import pandas as pd
result = pd.read_excel(r"E:\2021竞赛题目列表（本科）.xlsx")
print(result)

创建Excel

import pandas as pd

# 创建数据框
data = {'Name': ['Tom', 'Jerry', 'Mickey', 'Donald'],
        'Age': [20, 25, 22, 28],
        'Gender': ['M', 'M', 'M', 'M']}
df = pd.DataFrame(data)


# 保存数据框到 Excel 文件
df.to_excel('example.xlsx', index=False)

效果

常用操作合集