python pandas合并Sheet,处理列乱序和出现Unnamed列的解决

使用python中的pandas，xlrd，openpyxl库完成合并excel中指定sheet的操作

# -*- coding: UTF-8 -*-
import xlrd
import pandas as pd
from pandas import DataFrame
from openpyxl import load_workbook

#表格位置
excel_name = '1.xlsx'
# 获取workbook中所有的表格
wb = xlrd.open_workbook(excel_name)
#获取sheets
sheets = wb.sheet_names()

# 循环所需sheet
newdata = DataFrame()
#in后（）里填写需要合并的sheet页数
for i in (3,4,5):
  df = pd.read_excel(excel_name, sheet_name=(i-1), header = None,index_col=0,encoding='utf-8')
  newdata = newdata.append(df,ignore_index = False)
#保存为新的sheet,首先新建sheet,合并后的数据保存到新sheet中
writer = pd.ExcelWriter('1.xlsx',engin='openpyxl')
book = load_workbook(writer.path)
writer.book = book
#利用dataframe.to_excel保存合并后的数据到新的sheet,生成新的sheet命名为newdata
newdata.to_excel(excel_writer=writer,sheet_name="newdata")
writer.save()
writer.close()
print('处理完成！')

其中

df = pd.read_excel(excel_name, sheet_name=(i-1), header = None,index_col=0,encoding='utf-8')

需要指定 header = None，否则会出现如下warning：

FutureWarning: Sorting because non-concatenation axis is not aligned. A future version

of pandas will change to not sort by default.

并且生成的新sheet中的列会出现乱序以及Unnamed列。

补充：pandas 中读取和写入csv文件时候出现Unnamed:0的解决方案

在读取csv文件的时候，默认会自动添加新的一列，Unnamed:0

解决方案：

read_csv（）时候，设置index_col=0即可。

在写入csv文件的时候，默认会自动加入新的一列，Unnamed:0

解决方案：

to_csv()时候，设置index=False。或者加上index=True, index_label="id"

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。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教。

赞 (0)

相关推荐

  • 在python中pandas的series合并方法

    如下所示: In [3]: import pandas as pd In [4]: a = pd.Series([1,2,3]) In [5]: b = pd.Series([2,3,4]) In [6]: c = pd.DataFrame([a,b]) In [7]: c Out[7]: 0 1 2 0 1 2 3 1 2 3 4 不过pandas直接用列表生成dataframe只能按行生成,如果是字典可以按列生成,比如: In [8]: c = pd.DataFrame({'a':a,'b'

  • 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 dataframe 按列或者按行合并的方法

    concat 与其说是连接,更准确的说是拼接.就是把两个表直接合在一起.于是有一个突出的问题,是横向拼接还是纵向拼接,所以concat 函数的关键参数是axis . 函数的具体参数是: concat(objs,axis=0,join='outer',join_axes=None,ignore_index=False,keys=None,levels=None,names=None,verigy_integrity=False) objs 是需要拼接的对象集合,一般为列表或者字典 axis=0 是

  • 解决Python pandas df 写入excel 出现的问题

    学习Python数据分析挖掘实战一书时,在数据预处理阶段,有一节要使用拉格朗日插值法对缺失值补充,代码如下: #-*- coding:utf-8 -*- import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from scipy.interpolate import lagrange#导入拉格朗日插值函数 inputfile="catering_sale.xls" outputfile="H:\python\file\pyth

  • python pandas合并Sheet,处理列乱序和出现Unnamed列的解决

    使用python中的pandas,xlrd,openpyxl库完成合并excel中指定sheet的操作 # -*- coding: UTF-8 -*- import xlrd import pandas as pd from pandas import DataFrame from openpyxl import load_workbook #表格位置 excel_name = '1.xlsx' # 获取workbook中所有的表格 wb = xlrd.open_workbook(excel_n

  • python:pandas合并csv文件的方法(图书数据集成)

    数据集成:将不同表的数据通过主键进行连接起来,方便对数据进行整体的分析. 两张表:ReaderInformation.csv,ReaderRentRecode.csv ReaderInformation.csv: ReaderRentRecode.csv: pandas读取csv文件,并进行csv文件合并处理: # -*- coding:utf-8 -*- import csv as csv import numpy as np # ------------- # csv读取表格数据 # ---

  • 教你如何把Python CSV 合并到多个sheet工作表

    教你如何把Python CSV 合并到多个sheet工作表

    目标 将多个CSV文件,合并到一个Excel文件中的,多个sheet工作表. 前言 网上大多方法都是将csv直接合并在一起,也不分别创建sheet表. 还有一些解答说CSV不支持合并到多个sheet表. 网上有用宏命令的,我试了,但是只能导入一个sheet表.也有用python的,大多都没什么用. 尽管困难重重,最后终于还是利用pandas库实现了目标. 开始 下面的代码用到了,两个带数据的csv文件.(2019-04-01.csv和2019-04-02.csv) import pandas a

  • Python Pandas中合并数据的5个函数使用详解

    Python Pandas中合并数据的5个函数使用详解

    目录 join 索引一致 索引不一致 merge concat 纵向拼接 横向拼接 append combine 前几天在一个群里面,看到一位朋友,说到自己的阿里面试,被问了一些关于pandas的使用.其中一个问题是:pandas中合并数据的5中方法. 今天借着这个机会,就为大家盘点一下pandas中合并数据的5个函数.但是对于每个函数,我这里不打算详细说明,具体用法大家可以参考pandas官当文档. join主要用于基于索引的横向合并拼接: merge主要用于基于指定列的横向合并拼接: con

  • 利用Python pandas对Excel进行合并的方法示例

    前言 在网上找了很多Python处理Excel的方法和代码,都不是很尽人意,所以自己综合网上各位大佬的方法,自己进行了优化,具体的代码如下. 博主也是新手一枚,代码肯定有很多需要优化的地方,欢迎各位大佬提出建议~ 代码我自己已经用了一段时间,可以直接拿去用 主要功能 按行合并 ,即保留固定的表头(如前几行),实现多个Excel相同格式相同名字的表单按纵轴合并: 按列合并. 即保留固定的首列,实现多个Excel相同格式相同名字的表单按横轴合并: 表单集成 ,实现不同Excel中相同sheet的集成

  • python json load json 数据后出现乱序的解决方案

    众所周知:python json 可以转换的json字符串,但是在将其转换为字典时,出现了乱序 字典是一个散列结构,亦即他自身根据key进行排序,无法保证顺序 import json jsonstr = '{"username":"string","age":"int","income":"float","createdTime":"date"}'

  • 利用python Pandas实现批量拆分Excel与合并Excel

    一.实例演示 1.将一个大Excel等份拆成多个Excel 2.将多个小Excel合并成一个大Excel并标记来源 work_dir="./course_datas/c15_excel_split_merge" splits_dir=f"{work_dir}/splits" import os if not os.path.exists(splits_dir): os.mkdir(splits_dir) 二.读取源Excel到Pandas import pandas

  • python Pandas中数据的合并与分组聚合

    python Pandas中数据的合并与分组聚合

    目录 一.字符串离散化示例 二.数据合并 2.1 join 2.2 merge 三.数据的分组和聚合 四.索引 总结 一.字符串离散化示例 对于一组电影数据,我们希望统计电影分类情况,应该如何处理数据?(每一个电影都有很多个分类) 思路:首先构造一个全为0的数组,列名为分类,如果某一条数据中分类出现过,就让0变为1 代码: # coding=utf-8 import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt import numpy as

  • python pandas数据处理教程之合并与拼接

    python pandas数据处理教程之合并与拼接

    目录 前言 一.join 1.leftjoin 2.rightjoin 3.innerjoin 4.outjoin 二.merge 三.concat 1.纵向合并 2.横向合并 四.append 1.同结构数据追加 2.不同结构数据追加 3.追加合并多个数据集 五.combine_first 六.update 总结 前言 在许多应用中,数据可能来自不同的渠道,在数据处理的过程中常常需要将这些数据集进行组合合并拼接,形成更加丰富的数据集.pandas提供了多种方法完全可以满足数据处理的常用需求.具

随机推荐