hello呀!各位铁子们大家好呀,我是一个在软件测试行业摸爬滚打十几年的老江湖了,今天呢来和大家聊一聊用Python的pandas读取excel文件中的数据。
使用pandas的read_excel()方法,可通过文件路径直接读取。注意到,在一个excel文件中有多个sheet,因此,对excel文件的读取实际上是读取指定文件、并同时指定sheet下的数据。可以一次读取一个sheet,也可以一次读取多个sheet,同时读取多个sheet时后续操作可能不够方便,因此建议一次性只读取一个sheet。
当只读取一个sheet时,返回的是DataFrame类型,这是一种表格数据类型,它清晰地展示出了数据的表格型结构。具体写法为:
(1)不指定sheet参数,默认读取第一个sheet,
df=pd.read_excel("data_test.xlsx")
(2)指定sheet名称读取,
df=pd.read_excel("data_test.xlsx",sheet_name="test1")
(3)指定sheet索引号读取,
df=pd.read_excel("data_test.xlsx",sheet_name=0) #sheet索引号从0开始
*同时读取多个sheet,以字典形式返回。(不推荐)
(1)指定多个sheet名称读取, df=pd.read_excel("data_test.xlsx",sheet_name=["test1","test2"])
(2)指定多个sheet索引号读取,
df=pd.read_excel("data_test.xlsx",sheet_name=[0,1])
(3)混合指定sheet名称和sheet索引号读取,
df=pd.read_excel("data_test.xlsx",sheet_name=[0,"test2"])
对内容的读取分有表头和无表头两种方式,默认情形下是有表头的方式,即将第一行元素自动置为表头标签,其余内容为数据;当在read_excel()方法中加上header=None参数时是不加表头的方式,即从第一行起,全部内容为数据。读取到的Excel数据均构造成并返回DataFrame表格类型(以下以df表示)。
对有表头的方式,读取时将自动地将第一行元素置为表头向量,同时为除表头外的各行内容加入行索引(从0开始)、各列内容加入列索引(从0开始)。如图所示
对无表头的方式,读取时将自动地为各行内容加入行索引(从0开始)、为各列内容加入列索引(从0开始),行索引从第一行开始。如图所示
1.基本方法
df.values,获取全部数据,返回类型为ndarray(二维);
df.index.values,获取行索引向量,返回类型为ndarray(一维);
df.columns.values,获取列索引向量(对有表头的方式,是表头标签向量),返回类型为ndarray(一维)。
根据具体需要,通过ndarray的使用规则获取指定数据。数据获取的结构示意图如下所示。
有表头
无表头
2.获取指定数据的写法
(1)获取全部数据:
df.values,获取全部数据,返回类型为ndarray(二维)。
(2)获取某个值:
df.values[i , j],第i行第j列的值,返回类型依内容而定。
(3)获取某一行:
df.values[i],第i行数据,返回类型为ndarray(一维)。
(4)获取多行:
df.values[[i1 , i2 , i3]],第i1、i2、i3行数据,返回类型为ndarray(二维)。
(5)获取某一列:
df.values[: , j],第j列数据,返回类型为ndarray(一维)。
(6)获取多列:
df.values[:,[j1,j2,j3]],第j1、j2、j3列数据,返回类型为ndarray(二维)。
(7)获取切片:
df.values[i1:i2 , j1:j2],返回行号[i1,i2)、列号[j1,j2)左闭右开区间内的数据,返回类型为ndarray(二维)。
3.示例
带表头,excel内容为
Python脚本为
`import pandas as pd
df = pd.read_excel("data_test.xlsx")
print("\n(1)全部数据:")
print(df.values)
print("\n(2)第2行第3列的值:")
print(df.values[1,2])
print("\n(3)第3行数据:")
print(df.values[2])
print("\n(4)获取第2、3行数据:")
print(df.values[[1,2]])
print("\n(5)第2列数据:")
print(df.values[:,1])
print("\n(6)第2、3列数据:")
print(df.values[:,[1,2]])
print("\n(7)第2至4行、第3至5列数据:")
print(df.values[1:4,2:5])
`
执行结果
1.基本写法
loc和iloc方法是通过索引定位的方式获取数据的,写法为loc[A, B]和iloc[A, B]。其中A表示对行的索引,B表示对列的索引,B可缺省。A、B可为列表或i1:i2(切片)的形式,表示多行或多列。
这两个方法的区别是,loc将参数当作标签处理,iloc将参数当作索引号处理。也就是说,在有表头的方式中,当列索引使用str标签时,只可用loc,当列索引使用索引号时,只可用iloc;在无表头的方式中,索引向量也是标签向量,loc和iloc均可使用;在切片中,loc是闭区间,iloc是半开区间。
获取指定数据的写法:
(1)获取全部数据:
df.loc[: , :].values
或
df.iloc[: , :].values,返回类型为ndarray(二维)。
(2)获取某个值:
无表头
df.loc[i, j]
或
df.iloc[i, j],第i行第j列的值,返回类型依内容而定。
有表头
df.loc[i, "序号"],第i行‘序号’列的值。
或
df.iloc[i, j],第i行第j列的值。
(3)获取某一行:
df.loc[i].values
或
df.iloc[i].values,第i行数据,返回类型为ndarray(一维)。
(4)获取多行:
df.loc[[i1, i2, i3]].values,
或
df.iloc[[i1, i2, i3]].values,第i1、i2、i3行数据,返回类型为ndarray(二维)。
(5)获取某一列:
无表头
df.loc[:, j].values
或
df.iloc[:, j].values,第j列数据,返回类型为ndarray(一维)。
有表头
df.loc[:,"姓名"].values,‘姓名’列数据,返回类型为ndarray(一维)。
或
df.iloc[:, j].values,第j列数据,返回类型为ndarray(一维)。
(6)获取多列:
无表头
df.loc[:, [j1 , j2]].values
或
df.iloc[:, [j1 , j2]].values,第j1、j2列数据,返回类型为ndarray(二维)。
有表头
df.loc[:, ["姓名","性别"]].values,‘姓名’、‘性别’列数据,返回类型为ndarray(二维);
df.iloc[:, [j1 , j2]].values,第j1、j2列数据,返回类型为ndarray(二维)。
(7)获取切片:
无表头
df.loc[i1:i2, j1:j2].values,返回行号[i1,i2]、列号[j1,j2]闭区间内的数据,返回类型为ndarray(二维);
df.iloc[i1:i2, j1:j2].values,返回行号[i1,i2)、列号[j1,j2)左闭右开区间内的数据,返回类型为ndarray(二维)。
有表头
df.loc[i1:i2, "序号":"姓名"].values,返回行号[i1,i2]、列号["序号","姓名"]闭区间的数据,返回类型为ndarray(二维);
df.iloc[i1:i2, j1:j2].values,返回行号[i1,i2)、列号[j1,j2)左闭右开区间内的数据,返回类型为ndarray(二维)。
2.示例
带表头,excel内容为
Python脚本为
`import pandas as pd
df = pd.read_excel("data_test.xlsx")
print("\n(1)全部数据:")
print(df.iloc[:,:].values)
print("\n(2)第2行第3列的值:")
print(df.iloc[1,2])
print("\n(3)第3行数据:")
print(df.iloc[2].values)
print("\n(4)第2列数据:")
print(df.iloc[:,1].values)
print("\n(5)第6行的姓名:")
print(df.loc[5,"姓名"])
print("\n(6)第2至3行、第3至4列数据:")
print(df.iloc[1:3,2:4].values)`
执行结果
最后:下面是配套学习资料,对于做【软件测试】的朋友来说应该是最全面最完整的备战仓库,这个仓库也陪伴我走过了最艰难的路程,希望也能帮助到你!【100%无套路免费领取】
被百万人刷爆的软件测试题库!!!谁用谁知道!!!全网最全面试刷题小程序,手机就可以刷题,地铁上公交上,卷起来!
涵盖以下这些面试题板块:
1、软件测试基础理论 ,2、web,app,接口功能测试 ,3、网络 ,4、数据库 ,5、linux
6、web,app,接口自动化 ,7、性能测试 ,8、编程基础,9、hr面试题 ,10、开放性测试题,11、安全测试,12、计算机基础