Python3 pandas 操作列表实例详解

1.首先需要安装pandas, 安装的时候可能由依赖的包需要安装,根据运行时候的提示,缺少哪个库,就pip 安装哪个库。

2.示例代码

import pandas as pd
from pandas import ExcelWriter

EX_PATH = "E:\\code\\test2.xlsx"

#读取excel里面的内容
data = pd.read_excel(EX_PATH,sheet_name='Sheet1')

#新增加一列内容
lista = [21, 21, 20, 19, 19, 22]
data['new_column'] = pd.Series(lista)#因为lista的长度,跟excel中已存在的不一致,所以需要先将要增加的列进行Series

#将内容写入已有的文件,当然也可以写入新的文件中
pd.DataFrame(data).to_excel(EX_PATH,sheet_name="Sheet1",index=True,header=True,index_label='hh')

# index 为True的时候,会在表格中第一列增加一列行索引
# 如果新增加列的长度跟已有数据的列长度不一致的话,需要先将需要添加的列进行pd.Series()
# header为Fasle,表头将不会写入excel
# index_label是表头和行索引交接的那个格子里面的内容(可选)

总结:

只要学会把excel文件内容读取处理,进行相关的增删修改,最后调用 .to_excel()方法便可以将修改后的内容保存到文件里面。

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持我们。

(0)

相关推荐

  • 详解Python3 pandas.merge用法

    摘要 数据分析与建模的时候大部分时间在数据准备上,包括对数据的加载.清理.转换以及重塑.pandas提供了一组高级的.灵活的.高效的核心函数,能够轻松的将数据规整化.这节主要对pandas合并数据集的merge函数进行详解.(用过SQL或其他关系型数据库的可能会对这个方法比较熟悉.)码字不易,喜欢请点赞!!! 1.merge函数的参数一览表 2.创建两个DataFrame 3.pd.merge()方法设置连接字段. 默认参数how是inner内连接,并且会按照相同的字段key进行合并,即等价于o

  • python3 pandas 读取MySQL数据和插入的实例

    python 代码如下: # -*- coding:utf-8 -*- import pandas as pd import pymysql import sys from sqlalchemy import create_engine def read_mysql_and_insert(): try: conn = pymysql.connect(host='localhost',user='user1',password='123456',db='test',charset='utf8')

  • Python3.5 Pandas模块之DataFrame用法实例分析

    本文实例讲述了Python3.5 Pandas模块之DataFrame用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 1.DataFrame的创建 (1)通过二维数组方式创建 #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- # Author:ZhengzhengLiu import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame #1.DataFrame通过二维数组创建 pr

  • Python3使用pandas模块读写excel操作示例

    本文实例讲述了Python3使用pandas模块读写excel操作.分享给大家供大家参考,具体如下: 前言 Python Data Analysis Library 或 pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的.Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具,能使我们快速便捷地处理数据.本文介绍如何用pandas读写excel. 1. 读取excel 读取excel主要通过read_excel函数实现,除了pandas

  • Python3.5 Pandas模块缺失值处理和层次索引实例详解

    本文实例讲述了Python3.5 Pandas模块缺失值处理和层次索引.分享给大家供大家参考,具体如下: 1.pandas缺失值处理 import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame df3 = DataFrame([ ["Tom",np.nan,456.67,"M"], ["Merry",34,345.56,np.nan], [np.nan,np

  • Python3.5 Pandas模块之Series用法实例分析

    本文实例讲述了Python3.5 Pandas模块之Series用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 1.Pandas模块引入与基本数据结构 2.Series的创建 #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- # Author:ZhengzhengLiu #模块引入 import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame #1.Series通过numpy一

  • python3使用pandas获取股票数据的方法

    如下所示: from pandas_datareader import data, wb from datetime import datetime import matplotlib.pyplot as plt end = datetime.now() start = datetime(end.year - 1, end.month, end.day) alibaba = data.DataReader('BABA', 'yahoo', start, end) alibaba['Adj Clo

  • Python3 pandas 操作列表实例详解

    1.首先需要安装pandas, 安装的时候可能由依赖的包需要安装,根据运行时候的提示,缺少哪个库,就pip 安装哪个库. 2.示例代码 import pandas as pd from pandas import ExcelWriter EX_PATH = "E:\\code\\test2.xlsx" #读取excel里面的内容 data = pd.read_excel(EX_PATH,sheet_name='Sheet1') #新增加一列内容 lista = [21, 21, 20,

  • Python字符串和字典相关操作的实例详解

    Python字符串和字典相关操作的实例详解 字符串操作: 字符串的 % 格式化操作: str = "Hello,%s.%s enough for ya ?" values = ('world','hot') print str % values 输出结果: Hello,world.hot enough for ya ? 模板字符串: #coding=utf-8 from string import Template ## 单个变量替换 s1 = Template('$x, glorio

  • MongoDB 查询操作的实例详解

    MongoDB 查询操作的实例详解 使用find或findOne进行查询.并可以进行范围查询.数据集查询.不等式查询,以及其他的一些查询. 查询将会返回DBcursor 游标只有在你需要的时候返回文档 针对游标返回的文档(结果集) 进行操作 例如:忽略一定数量的结果,或者返回结果的数量,以及对结果的排序. 1.指定需要返回的键 有时候仅仅对文档的某几个键值感兴趣,可以屏蔽返回的不感兴趣的键值,返回感兴趣的键值 mongos> db.blog.find({},{"name":1})

  • Vue.js进行查询操作的实例详解

    Vue.js进行查询操作的实例详解 实例代码: <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <script src="../lib/vue.min.js" type="text/javascript" ></script> <title>字符转换</title> </head>

  • php mysql PDO 查询操作的实例详解

    php mysql PDO 查询操作的实例详解 <?php $dbh = new PDO('mysql:host=localhost;dbname=access_control', 'root', ''); $dbh->setAttribute(PDO::ATTR_ERRMODE, PDO::ERRMODE_EXCEPTION); $dbh->exec('set names utf8'); /*添加*/ //$sql = "INSERT INTO `user` SET `log

  • C++利用MySQL API连接和操作数据库实例详解

    1.C++连接和操作MySQL的方式 系列文章: MySQL 设计和命令行模式下建立详解 C++利用MySQL API连接和操作数据库实例详解 在Windows平台,我们可以使用ADO.ODBC或者MySQL API进行连接和操作.ADO (ActiveX Data Objects,ActiveX数据对象)是Microsoft提出的一个用于存取数据源的COM组件.它提供了程序语言和统一数据访问方式OLE DB的一个中间层,也就是Microsoft提出的应用程序接口(API)用以实现访问关系或非关

  • JS监控关闭浏览器操作的实例详解

    JS监控关闭浏览器操作的实例详解 需求如下: 用户关闭浏览器通知后台. 方案如下: 1.采用js监控关闭浏览器操作. 2.用户关闭浏览器的时候发ajax请求到后台,执行相应的业务操作 代码如下: <!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd"> <html> <head> &l

  • Python3 处理JSON的实例详解

    Python3 处理JSON的实例详解 真的好简单,灰常简单 import os, io, sys, re, time, base64, json import webbrowser, urllib.request def main(): "main function" url = "http://m.weather.com.cn/data/101010100.html" stdout=urllib.request.urlopen(url) weatherInfo=

  • python中的二维列表实例详解

    1. 使用输入值初始化列表 nums = [] rows = eval(input("请输入行数:")) columns = eval(input("请输入列数:")) for row in range(rows): nums.append([]) for column in range(columns): num = eval(input("请输入数字:")) nums[row].append(num) print(nums) 输出结果为: 请

  • 基于python操作ES实例详解

    这篇文章主要介绍了基于python操作ES实例详解,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 安装 pip install elasticsearch5 # 安装对应版本的模块 创建ES对象 from elasticsearch5 import Elasticsearch # elasticsearch集群服务器的地址 ES = [ '127.0.0.1:9200' ] # 创建elasticsearch客户端 es = Elasticse

随机推荐