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怎么在Python中用pandas处理Excel数据

2019-08-22 来源:编玩边学

怎么在Python中用pandas处理Excel数据Pandas是基于NumPy的一种工具,是Python的一个数据分析包,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas纳入了大量库和一些标准的数据模型。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。

 

如果你需要处理一个叫学生成绩的Excel数据,首先需要把Excel的数据引用到pandas中,然后格式化输出所有数据。

import pandas as pd

names=pd.read_excel(‘学生成绩.xlsx’)

data=name.values

print(“学生成绩:\n{0}”.format(data))

 

如果学成成绩表格中有多个表单,可以根据表单名同时获取多个

names=pd.read_excel(‘学生成绩.xlsx’,sheet_name=[’一年级’,’二年级’,’三年级’])

 

也可以通过表单的索引来同时获取

names=pd.read_excel(‘学生成绩.xlsx’,sheet_name=[0,1,2])

还可以混合获取多个names=pd.read_excel(‘学生成绩.xlsx’,sheet_name=[‘一年级’,2])

还可以获取表单的指定的多行

name=pd.read_excel(‘学生成绩.xlsx’)

data=name.ix[0,1,2].values

print(“学生成绩是:\n{0}”.format(data))

还可以获取指定的行指定的列的值

data=name.ix[[0,1],[‘学生姓名’,’语文成绩’,’数学成绩’]].values

还可以获取指定列的所有值

data=name.ix[:,[‘学生姓名’,’语文成绩’,’数学成绩’]].values

还可以获取行号

num=name.index.values

还可以获取列的名字

col=name.columns.values

 

这些数据还可以放在字典里,我们用for循环实现

name=pd.read_excel(‘学生成绩.xlsx’)

datas=[]

for i in name.index.values:

  das=name.ix[i,[‘学生姓名’,’语文成绩’,’数学成绩’]].to_dict()

  datas.append(das)

print(‘学生成绩是:{0}’.format(datas))


更多方法可以看《Python数据处理》这本书,本书介绍用Python完成数据获取、数据清洗、数据探索、数据呈现、数据规模化和自动化的过程。主要内容包括:Python基础知识,如何从CSV、Excel、XML、JSON和PDF文件中提取数据,如何获取与存储数据,各种数据清洗与分析技术,数据可视化方法,如何从网站和API中提取数据。


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