Python使用Pandas读写Excel实例解析

这篇文章主要介绍了Python使用Pandas读写Excel实例解析,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

Pandas是python的一个数据分析包，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。

Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。

Pandas官方文档：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/

Pandas中文文档：https://www.pypandas.cn

一、安装包

pandas处理Excel需要xlrd、openpyxl依赖包

pip3 install pandas
pip3 install xlrd
pip3 install openpyxl

二、创建Excel，写入数据

import pandas as pd
from pandas import DataFrame

#写
dic1 = {'标题列1': ['张三','李四'],
    '标题列2': [80, 90]
    }
df = pd.DataFrame(dic1)
df.to_excel('1.xlsx', index=False)

read_excel方法说明

pd.read_excel(io, sheet_name=0, header=0, names=None, index_col=None,
       usecols=None, squeeze=False,dtype=None, engine=None,
       converters=None, true_values=None, false_values=None,
       skiprows=None, nrows=None, na_values=None, parse_dates=False,
       date_parser=None, thousands=None, comment=None, skipfooter=0,
       convert_float=True, **kwds)
  • io：excel文件
  • sheet_name：返回指定sheet，默认索引0返回第一个，也可用名称，如果返回多个则可用列表，为None则返回全表
  • header：指定表头，也可用列表指定多行
  • names：自定义列名，长度和Excel列长度必须一致
  • index_col：用作索引的列
  • usecols：读取指定的列，参数为列表，如[0,1]表示第1和第2列

三、读取Excel

import pandas as pd
from pandas import DataFrame

#读
data = pd.read_excel('1.xlsx')

#查看所有的值
print(data.values)

#查看第一行的值
print(data.values[0])

#查看某一列所有的值
print(data['标题列1'].values)

#新增列
data['标题列3'] = None

#新增行
data.loc[3] = ['王五', 100, '男']

#删除行：axis=0
data = data.drop([0,1], axis=0)

#删除列：axis=1
data.drop('标题列3', axis=1)

#保存
DataFrame(data).to_excel('1.xlsx', sheet_name='Sheet1', index=False, header=True)

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。

赞 (0)

相关推荐

  • 用Python的pandas框架操作Excel文件中的数据教程

    用Python的pandas框架操作Excel文件中的数据教程

    引言 本文的目的,是向您展示如何使用pandas来执行一些常见的Excel任务.有些例子比较琐碎,但我觉得展示这些简单的东西与那些你可以在其他地方找到的复杂功能同等重要.作为额外的福利,我将会进行一些模糊字符串匹配,以此来展示一些小花样,以及展示pandas是如何利用完整的Python模块系统去做一些在Python中是简单,但在Excel中却很复杂的事情的. 有道理吧?让我们开始吧. 为某行添加求和项 我要介绍的第一项任务是把某几列相加然后添加一个总和栏. 首先我们将excel 数据 导入到pa

  • Python 中pandas.read_excel详细介绍

    Python 中pandas.read_excel详细介绍 #coding:utf-8 import pandas as pd import numpy as np filefullpath = r"/home/geeklee/temp/all_gov_file/pol_gov_mon/downloads/1.xls" #filefullpath = r"/home/geeklee/temp/all_gov_file/pol_gov_mon/downloads/26368f3

  • 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

  • python使用pandas处理excel文件转为csv文件的方法示例

    由于客户提供的是excel文件,在使用时期望使用csv文件格式,且对某些字段内容需要做一些处理,如从某个字段中固定的几位抽取出来,独立作为一个字段等,下面记录下使用acaconda处理的过程: import pandas df = pandas.read_excel("/***/***.xlsx") df.columns = [内部为你给你的excel每一列自定义的名称](比如我给我的excel自定义列表为: ["url","productName&quo

  • Windows下Python使用Pandas模块操作Excel文件的教程

    Windows下Python使用Pandas模块操作Excel文件的教程

    安装Python环境 ANACONDA是一个Python的发行版本,包含了400多个Python最常用的库,其中就包括了数据分析中需要经常使用到的Numpy和Pandas等.更重要的是,不论在哪个平台上,都可以一键安装,自动配置好环境,不需要用户任何的额外操作,非常方便.因此,安装Python环境就只需要到ANACONDA网站上下载安装文件,双击安装即可. ANACONDA官方下载地址:https://www.continuum.io/downloads 安装完成之后,使用windows + r

  • python pandas写入excel文件的方法示例

    pandas读取.写入csv数据非常方便,但是有时希望通过excel画个简单的图表看一下数据质量.变化趋势并保存,这时候csv格式的数据就略显不便,因此尝试直接将数据写入excel文件. pandas可以写入一个或者工作簿,两种方法介绍如下: 1.如果是将整个DafaFrame写入excel,则调用to_excel()方法即可实现,示例代码如下: # output为要保存的Dataframe output.to_excel('保存路径 + 文件名.xlsx') 2.有多个数据需要写入多个exce

  • Python pandas实现excel工作表合并功能详解

    import os,pandas as pd,re #1.获取文件夹下要合并的文件名 dirpath = '文件夹地址' #工作表3特殊处理 需要开始下标和结束下标 begin = 231 end = 238 excel_names = os.listdir(dirpath) #2.获取文件内容 sheet_1_merge = [] sheet_2_merge = [] sheet_3_merge = pd.DataFrame([0,0,0,0,0,0,0]) for excel_name in

  • python pandas实现excel转为html格式的方法

    如下所示: #!/usr/bin/env Python # coding=utf-8 import pandas as pd import codecs xd = pd.ExcelFile('/Users/wangxingfan/Desktop/1.xlsx') df = xd.parse() with codecs.open('/Users/wangxingfan/Desktop/1.html','w','utf-8') as html_file: html_file.write(df.to_

  • Python使用Pandas读写Excel实例解析

    这篇文章主要介绍了Python使用Pandas读写Excel实例解析,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 Pandas是python的一个数据分析包,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. Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法. Pandas官方文档:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/ Pandas中文文档:https:/

  • python使用pandas读写excel文件的方法实例

    python使用pandas读写excel文件的方法实例

    目录 引言 读取excel文件 写入文件: 总结 引言 现在本地创建一个excel表,以及两个sheet,具体数据如下: sheet1: sheet2: 读取excel文件 pandas.read_excel(io, sheet_name=0, header=0, names=None, index_col=None, usecols=None) io:excel文件路径. sheet_name:返回指定的sheet. header:表头,默认值为0.也可以指定多行.当header取值为None

  • Python之pandas读写文件乱码的解决方法

    python读写文件有时候会出现   'XXX'编码不能打开XXX什么的,用记事本打开要读取的文件,另存为UTF-8编码,然后再用py去读应该可以了.如果还不行,那么尝试使用文件原有的编码方式读取,参考之前的文章 在pandas中读写csv时候通过制定encoding可以有效防止excel打开或者写入中文乱码 data.to_csv(f_out,index=False,encoding='gb2312') 以上这篇Python之pandas读写文件乱码的解决方法就是小编分享给大家的全部内容了,希

  • python基于Pandas读写MySQL数据库

    python基于Pandas读写MySQL数据库

    要实现 pandas 对 mysql 的读写需要三个库 pandas sqlalchemy pymysql 可能有的同学会问,单独用 pymysql 或 sqlalchemy 来读写数据库不香么,为什么要同时用三个库?主要是使用场景不同,个人觉得就大数据处理而言,用 pandas 读写数据库更加便捷. 1.read_sql_query 读取 mysql read_sql_query 或 read_sql 方法传入参数均为 sql 语句,读取数据库后,返回内容是 dateframe 对象.普及一下

  • Python调用Pandas实现Excel读取

    Python调用Pandas实现Excel读取

    目录 开头先BB两句 操作过程 安装Python Pandas安装包 上手使用 创建Excel,写入数据 完整代码 开头先BB两句 基本上来说,每周五写的周报都是这个套路. 突然想用Python智能化办公,修改Excel表格. 先不考虑,合并单元格,修改表格样式的操作.就先做个简单的读写. 操作过程 安装Python 工欲善其事必先利其器,首先做好准备工作,开发环境必不可少. 直接官网下载安装包,我使用的是3.6.5版本.下载安装后,配置环境变量. 开发工具,我就直接用的vscode,安装了一个

  • python并发编程之线程实例解析

    python并发编程之线程实例解析

    常用用法 t.is_alive() Python中线程会在一个单独的系统级别线程中执行(比如一个POSIX线程或者一个Windows线程) 这些线程将由操作系统来全权管理.线程一旦启动,将独立执行直到目标函数返回.可以通过查询 一个线程对象的状态,看它是否还在执行t.is_alive() t.join() 可以把一个线程加入到当前线程,并等待它终止 Python解释器在所有线程都终止后才继续执行代码剩余的部分 daemon 对于需要长时间运行的线程或者需要一直运行的后台任务,可以用后台线程(也称

  • python re模块findall()函数实例解析

    本文研究的是re模块findall()函数的相关内容,首先看看实例代码: >>> import re >>> s = "adfad asdfasdf asdfas asdfawef asd adsfas " >>> reObj1 = re.compile('((\w+)\s+\w+)') >>> reObj1.findall(s) [('adfad asdfasdf', 'adfad'), ('asdfas asd

  • Python中实现switch功能实例解析

    前言 今天在学习python的过程中,发现python没有switch这个语法.于是就想在python中如何才能实现这个功能呢? 正文 本文中我们对switch的使用模拟为正常的数据库的增删改查操作的对应,如'select 对应'select action'等. 1.简单的if-else 正如我们所知,python中有if语句,而且当时学习C的时候,学到if-else时引出的的替代品就是switch,两者可以完美的互相替代,需要注意的是在python中else if简化成了elif.如下所示:

  • python利用pandas将excel文件转换为txt文件的方法

    python将数据换为txt的方法有很多,可以用xlrd库实现.本人比较懒,不想按太多用的少的插件,利用已有库pandas将excel文件转换为txt文件. 直接上代码: ''' function:将excel文件转换为text author:Nstock date:2018/3/1 ''' import pandas as pd import re import codecs #将excel转化为txt文件 def exceltotxt(excel_dir, txt_dir): with co

  • python使用锁访问共享变量实例解析

    本文研究的主要是python使用锁访问共享变量,具体介绍和实现如下. python 做多线程编程时,多个线程若同时访问某个变量,可能会对变量数据造成破坏,pyhon中的threading模块提供了lock对象,lock中的acquire方法用于获取一个锁,而release用于释放一个锁.当一个线程取得锁时,它变获得了共享变量的访问权,此时进入阻塞状态,若其它线程申请访问这个变量,则必须等到这个线程调用release方法释放这个锁.下面是python中使用锁的实例: #!/usr/bin/env

随机推荐