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python下pandas库中读取指定行或列数据（excel或csv）
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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： 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： 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： 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： """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'] |
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