python使用pandas读xlsx文件的实现

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  • 使用pandas读xlsx文件
  • 数据：d1.xlsx
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使用pandas读xlsx文件

  • 读取前n行数据
  • 读取指定数据（指定行指定列）
  • 获取文件行号和列标题
  • 将数据转换为字典形式
import pandas as pd
#1.读取前n行所有数据
df1=pd.read_excel('d1.xlsx')#读取xlsx中的第一个sheet
data1=df1.head(10)#读取前10行所有数据
data2=df1.values#list【】  相当于一个矩阵，以行为单位
#data2=df.values()   报错：TypeError: 'numpy.ndarray' object is not callable
print("获取到所有的值：\n{0}".format(data1))#格式化输出
print("获取到所有的值：\n{0}".format(data2))

#2.读取特定行特定列
data3=df1.iloc[0].values#读取第一行所有数据
data4=df1.iloc[1,1]#读取指定行列位置数据：读取（1，1）位置的数据
data5=df1.iloc[[1,2]].values#读取指定多行：读取第一行和第二行所有数据
data6=df1.iloc[:,[0]].values#读取指定列的所有行数据：读取第一列所有数据
print("数据：\n{0}".format(data3))
print("数据：\n{0}".format(data4))
print("数据：\n{0}".format(data5))
print("数据：\n{0}".format(data6))

#3.获取xlsx文件行号、列号
print("输出行号列表{}".format(df1.index.values))#获取所有行的编号：0、1、2、3、4
print("输出列标题{}".format(df1.columns.values))#也就是每列的第一个元素

#4.将xlsx数据转换为字典
data=[]
for i in df1.index.values:#获取行号的索引，并对其遍历
    #根据i来获取每一行指定的数据，并用to_dict转成字典
    row_data=df1.loc[i,['id','name','class','data','score',]].to_dict()
    data.append(row_data)
print("最终获取到的数据是：{0}".format(data))

#iloc和loc的区别：iloc根据行号来索引，loc根据index来索引。
#所以1，2，3应该用iloc，4应该有loc

数据：d1.xlsx

id name class data score
201901 A 1 Jan-20 1.3
201902 B 2 Mar-20 3.4
201903 C 3 May-20 3.4
201904 D 1 Jan-20 3.4
201905 E 1 Feb-20 5.6
201906 F 1 Mar-20 4.6
201907 G 1 Feb-19 7.8
201908 H 2 Apr-30 5.6
201909 I 3 Jan-42 5.6
201910 G 4 Mar-30 4.5
201911 K 5 Apr-20 3.4
201912 L 6 Apr-20 2.3
201913 M 4 Mar-20 2.4

运行结果展示

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。

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