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excel表的数据情况如下：下面数据区域的左边和上边都是空，这会导致我们读取近pathon里时，结构不是我们要的，需要用到skiprow和usecols来控制我们想要读取的区域
整合： import pandas as pd from datetime import date,timedelta books = pd.read_excel("../004/Books.xlsx",skiprows=3,usecols="C:F",dtype={"ID":str,"InStore":str,"Date":str}) # books.dtypes # 设置个起始日期 start = date(2019,1,1) # 设置个月份递增的函数 def add_month(d,md): y = md // 12 m = d.month + md % 12 if m !=12: y += m // 12 m = m % 12 return date(d.year + y, m,d.day) for i in books.index: books["ID"].at[i]=i+1 books["InStore"].at[i]="YES" if i % 2 ==0 else "ON" # books["Date"].at[i]=start + timedelta(days=i) # 逐日增加 # books["Date"].at[i]=add_month(start,i) # 逐月增加 books["Date"].at[i]=date(start.year+i,start.month,start.day) # 逐年增加 print(books) # 设置索引为ID列 books.set_index("ID",inplace=True) # 将设置好的数据存入名为：out_books的excel表里 books.to_excel("out_books.xlsx") print("Done!") 结果图：
分解： import pandas as pd # skiprows=3 表示跳过上面的3行后再读取 # usecols="C:F" 表示读取excel里C到F的列，如果时要跳着选择列可以写成：usecols="C,D,E,F" books = pd.read_excel("../004/Books.xlsx",skiprows=3,usecols="C:F",dtype={"ID":str,"InStore":str,"Date":str}) print(books.head())
一、为ID列自动填充1-20的数字 ： # ID列的数据都是NaN，NaN的类型是浮点数，如果不先转换ID列的数据类型，直接给ID填充赋值后的数据也是浮点类型，因此我们需要在导入数据时就把 # 字段的类型先做转换，但是因为NaN的数据不让我们转为int，会报错，我们可以用个小技巧，把NaN的列先转换为str类型，这样一会就可以正常赋值 print("=====>",books["ID"].dtypes) # 这句是为了查看ID的数据类型 # 下面开始给指定列赋值 # 方法1： for i in books.index: books["ID"].at[i]=i+1 # 方法2： for i in range(0,20): # books["ID"].at[i]=i+1 这是先找出指定的那一列(Series)，再找到要替换的那一行 books.at[i,"ID"]=i+1 # 这是直接在二维表（DataFrame）里指定第几行，第几列要替换 print(books) print("======>",books.dtypes) # 这句是查看books数据里所有列的数据类型结果图：
二、给 InStore 列 替换式的填充 YES 和 NO ： for i in books.index: books["InStore"].at[i]="YES" if i % 2 ==0 else "NO" print(books.head())结果图：
三、 按日期填充数据： # 先导入datetime库 from datetime import date,timedelta # 先设置一个起始日期 start = date(2019,1,1)
1、给 Date 列的日期逐日增加填充 # 按日给Date列填充时间 for i in books.index: books["Date"].at[i]=start+timedelta(days=i) # 用 timedelta(days=i) 实现按日填充 # books["Date"].at[i]=date(start.year,start.month,start.day+i) 也可以这么写来实现逐日填充 print(books)结果图：
2、给 Date 列的日期按年填充 ： for i in books.index: books["Date"].at[i]=date(start.year+i,start.month,start.day) print(books.head())结果图：
3、给 Date 列的日期按月份填充，需要设置个函数实现： # d:传入的起始日期 # md: 要增加多少个月 def add_month(d,md): y = md //12 # 要增加的月份能换算成多少年 m = d.month + md % 12 # md % 12:要增加的月份除以12后的余数（即剩下多少个月） if m !=12: y += m // 12 m = m % 12 return date(d.year+y,m,d.day) # 用for 循环填充 for i in books.index: books["Date"].at[i]=add_month(start,i) print(books)结果图：
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