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python使用pandas处理excel的方法 一、配置环境 1、pandas依赖处理Excel的xlrd模块,安装命令是:pip install xlrd 2、安装pandas模块还需要一定的编码环境,确保你的电脑有这些环境:Net.4 、VC-Compiler以及winsdk_web。 3、开始安装pandas,安装命令是:pip install pandas 二、pandas操作Excel表单 注意:加密文件是无法正常读写的 首先需准备一个表单 1、读取excel文件的方式一:默认读取第一个表单:import pandas as pd # 方法一:默认读取第一个表单 df = pd.read_excel("C:\文件路径\文件名.xlsx") # 直接默认读取到Excel的第一个表单 data = df.head() # 默认读取前5行的数据 print("获取到所有的值: {0}".format(data)) # 格式化输出 得到的结果是一个二维矩阵,如下图所示: 2、读取excel文件的方式二:通过制定表单名的方式读取:import pandas as pd # 方法一:通过指定表单名的方式来读取 df = pd.read_excel("C:\文件路径\文件名.xlsx ", sheet_name='测试用例') # 直接默认读取到Excel的第一个表单 data = df.head() # 默认读取前5行的数据 print("获取到所有的值: {0}".format(data)) # 格式化输出 得到的结果是一个二维矩阵,如下图所示: 3、读取excel文件的方法三:通过表单索引来指定要访问的表单,0表示第一个表单import pandas as pd # df = pd.read_excel(' C:\文件路径\文件名.xlsx ']) # 可以通过表单名同时指定多个 df = pd.read_excel(' C:\文件路径\文件名.xlsx ', sheet_name=0) # 可以通过表单索引来指定读取的表单 # df = pd.read_excel(' C:\文件路径\文件名.xlsx ', sheet_name=['功能模块', 1]) # 可以混合的方式来指定 # df = pd.read_excel(' C:\文件路径\文件名.xlsx ', sheet_name=[1, 2]) # 可以通过索引 同时指定多个 data = df.values # 获取所有的数据,注意这里不能用head()方法哦~ print("获取到所有的值: {0}".format(data)) # 格式化输出 三、pandas操作Excel的行列 1:读取指定的单行,数据会存在列表里面import pandas as pd df = pd.read_excel(' C:\文件路径\文件名.xlsx ') data = df.ix[0].values # 0表示第一行 这里读取数据并不包含表头,要注意哦! print("获取到所有的值: {0}".format(data)) # 格式化输出 2:读取指定的多行,数据会存在嵌套的列表里面:import pandas as pd df = pd.read_excel(' C:\文件路径\文件名.xlsx ') data = df.ix[[1, 2]].values # 读取指定多行的话,就要在ix[]里面嵌套列表指定行数 print("获取到所有的值: {0}".format(data)) # 格式化输出 3:读取指定的行列:import pandas as pd df = pd.read_excel(' C:\文件路径\文件名.xlsx ') data = df.ix[1, 2] # 读取第一行第二列的值,这里不需要嵌套列表 print("获取到所有的值: {0}".format(data)) # 格式化输出 4:读取指定的多行多列值:import pandas as pd df = pd.read_excel(' C:\文件路径\文件名.xlsx ') data = df.ix[[1, 2], ['序号', '功能划分']].values # 读取第一行第二行的序号以及功能划分列的值,这里需要嵌套列表 print("获取到所有的值: {0}".format(data)) # 格式化输出 5:获取所有行的指定列import pandas as pd df = pd.read_excel(' C:\文件路径\文件名.xlsx ') data = df.ix[:, ['序号', '功能划分']].values # 读所有行的“序号”以及“功能划分”列的值,这里需要嵌套列表 print("获取到所有的值: {0}".format(data)) # 格式化输出 6:获取行号并打印输出import pandas as pd df = pd.read_excel(' C:\文件路径\文件名.xlsx ') print("输出行号列表", df.index.values) 7:获取列名并打印输出import pandas as pd df = pd.read_excel(' C:\文件路径\文件名.xlsx ') print("输出列标题", df.columns.values) 8:获取指定行数的值:import pandas as pd df = pd.read_excel(' C:\文件路径\文件名.xlsx ') print("输出值: ", df.sample(3).values) # 这个方法类似于head()方法以及df.values方法 9:获取指定列的值:import pandas as pd df = pd.read_excel(' C:\文件路径\文件名.xlsx ') print("输出值 ", df['功能划分'].values) 四、pandas处理Excel数据成为字典import pandas as pd df = pd.read_excel(' C:\文件路径\文件名.xlsx ') test_data = [] for i in df.index.values: # 获取行号的索引,并对其进行遍历: # 根据i来获取每一行指定的数据 并利用to_dict转成字典 row_data = df.ix[i, ['序号', '功能划分', '备注']].to_dict() test_data.append(row_data) print("最终获取到的数据是: {0}".format(test_data)) 以上就是python使用pandas处理excel的方法的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章! 本文原创发布php中文网,转载请注明出处,感谢您的尊重! |
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