pandas读取excel某一行

2024-07-10 12:40| 来源: 网络整理| 查看: 265

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。

pandas中查找excel或csv表中指定信息行的数据（超详细）

关键！！！！使用loc函数来查找。话不多说，直接演示：有以下名为try.xlsx表：

在这里插入图片描述1.根据index查询

条件：首先导入的数据必须的有index 或者自己添加吧，方法简单，读取excel文件时直接加index_col 代码示例：

代码语言：javascript复制import pandas as pd #导入pandas库 excel_file = './try.xlsx' #导入excel数据 data = pd.read_excel(excel_file, index_col='姓名') #这个的index_col就是index，可以选择任意字段作为索引index，读入数据 print(data.loc['李四'])

打印结果就是部门 B 工资 6600 Name: 李四, dtype: object （注意点:索引）

2.已知数据在第几行找到想要的数据

假如我们的表中，有某个员工的工资数据为空了，那我们怎么找到自己想要的数据呢。代码如下：

代码语言：javascript复制for i in data.columns: for j in range(len(data)): if (data[i].isnull())[j]: bumen = data.iloc[j, [0]] #找出缺失值所在的部门 data[i][j] = charuzhi(bumen)

原理很简单，首先检索全部的数据，然后我们可以用pandas中的iloc函数。上面的iloc[j, [2]]中j是具体的位置，【0】是你要得到的数据所在的column

3.根据条件查询找到指定行数据

例如查找A部门所有成员的的姓名和工资或者工资低于3000的人：代码如下：

代码语言：javascript复制"""根据条件查询某行数据""" import pandas as pd #导入pandas库 excel_file = './try.xlsx' #导入文件 data = pd.read_excel(excel_file) #读入数据 print(data.loc[data['部门'] == 'A', ['姓名', '工资']]) #部门为A，打印姓名和工资 print(data.loc[data['工资'] < 3000, ['姓名','工资']]) #查找工资小于3000的人

结果如下：

在这里插入图片描述

若要把这些数据独立生成excel文件或者csv文件：添加以下代码

代码语言：javascript复制"""导出为excel或csv文件""" #单条件 dataframe_1 = data.loc[data['部门'] == 'A', ['姓名', '工资']] #单条件 dataframe_2 = data.loc[data['工资'] < 3000, ['姓名', '工资']] #多条件 dataframe_3 = data.loc[(data['部门'] == 'A')&(data['工资'] < 3000), ['姓名', '工资']] #导出为excel dataframe_1.to_excel('dataframe_1.xlsx') dataframe_2.to_excel('dataframe_2.xlsx')4.找出指定列代码语言：javascript复制data['columns'] #columns即你需要的字段名称即可 #注意这列的columns不能是index的名称 #如果要打印index的话就data.index data.columns #与上面的一样

以上全过程用到的库： pandas，xlrd , openpyxl

5.找出指定的行和指定的列

主要使用的就是函数iloc

代码语言：javascript复制data.iloc[:,:2] #即全部行，前两列的数据

逗号前是行，逗号后是列的范围，很容易理解

6.在规定范围内找出符合条件的数据代码语言：javascript复制data.iloc[:10,:][data.工资>6000]

这样即可找出前11行里工资大于6000的所有人的信息了

发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/186739.html原文链接：https://javaforall.cn

【本文地址】

公司简介

联系我们