当前位置:Gxlcms > Python > Python中Pandas读取修改excel操作攻略(代码示例)

Python中Pandas读取修改excel操作攻略(代码示例)

时间:2021-07-01 10:21:17 帮助过:228人阅读

本篇文章给大家带来的内容是关于Python中Pandas读取修改excel操作攻略(代码示例),有一定的参考价值,有需要的朋友可以参考一下,希望对你有所帮助。

环境:python 3.6.8

以某米赛尔号举个例子吧:

4201687232-5c67e817371e1_articlex.png

991283749-5c67e81b2974e_articlex.png

  1. >>> pd.read_excel('1.xlsx', sheet_name='Sheet2')
  2. 名字 等级 属性1 属性2 天赋
  3. 0 四九幻曦 100 自然 None 21
  4. 1 圣甲狂战 100 战斗 None 0
  5. 2 时空界皇 100 光 次元 27

我们在这里使用了pd.read_excel()函数来读取excel,来看一下read_excel()这个方法的API,这里只截选一部分经常使用的参数:

  1. pd.read_excel(io, sheet_name=0, header=0, names=None, index_col=None, usecols=None)
io:很明显, 是excel文件的路径+名字字符串

(有中文的话python2的老铁需要使用decode()来解码成unicode字符串)
例如:

  1. >>> pd.read_excel('例子'.decode('utf-8))
sheet_name:返回指定的sheet
如果将sheet_name指定为None,则返回全表
如果需要返回多个表, 可以将sheet_name指定为一个列表, 例如['sheet1', 'sheet2']

可以根据sheet的名字字符串或索引来值指定所要选取的sheet

  1. >>> # 如:
  2. >>> pd.read_excel('1.xlsx', sheet_name=0)
  3. >>> pd.read_excel('1.xlsx', sheet_name='Sheet1')
  4. >>> # 返回的是相同的 DataFrame
header:指定数据表的表头,默认值为0, 即将第一行作为表头
usecols:读取指定的列, 也可以通过名字或索引值
  1. >>> # 如:
  2. >>> pd.read_excel('1.xlsx', sheet_name=1, usecols=['等级', '属性1'])
  3. >>> pd.read_excel('1.xlsx', sheet_name=1, usecols=[1,2])
  4. >>> # 返回的是相同的 DataFrame

直到某一天泰格尔升了一级, 可以这样改一下, 当然用.iloc.loc对象都可以

  1. >>> # 读取文件
  2. >>> data = pd.read_excel("1.xlsx", sheet_name="Sheet1")
  3. >>> # 找到 等级 这一列,再在这一列中进行比较
  4. >>> data['等级'][data['名字'] == '泰格尔'] += 1
  5. >>> print(data)

LOOK!他升级了!!

  1. >>> data
  2. 名字 等级 属性1 属性2 天赋
  3. 0 艾欧里娅 100 自然 冰 29
  4. 1 泰格尔 81 电 战斗 16
  5. 2 布鲁克克 100 水 None 28

现在我们将它保存

  1. data.to_excel('1.xlsx', sheet_name='Sheet1', index=False, header=True)
index:默认为True, 是否加行索引, 直接上图吧!
355133648-5c68080cad5b9_articlex.png
左为False, 右为True
header:默认为True, 是否加列标, 上图吧!
2247322440-5c6808b161d0f_articlex.png左为False, 右为True
io, sheet_name参数用法同函数pd.read_excel()

如果我们多捕捉几只或者多加几种属性怎么办呢?这里给出参考:

新增列数据:
data['列名称'] = [值1, 值2, ......]
  1. >>> data['特性'] = ['瞬杀', 'None', '炎火']
  2. >>> data
  3. 名字 等级 属性1 属性2 天赋 特性
  4. 0 艾欧里娅 100 自然 冰 29 瞬杀
  5. 1 泰格尔 80 电 战斗 16 None
  6. 2 布鲁克克 100 水 None 28 炎火

新增行数据,这里行的num为excel中自动给行加的id数值
data.loc[行的num] = [值1, 值2, ...], (注意与.iloc的区别)

  1. >>> data.loc[3] = ['小火猴', 1, '火', 'None', 31, 'None']
  2. >>> data
  3. 名字 等级 属性1 属性2 天赋 特性
  4. 0 艾欧里娅 100 自然 冰 29 瞬杀
  5. 1 泰格尔 80 电 战斗 16 None
  6. 2 布鲁克克 100 水 None 28 炎火
  7. 3 小火猴 1 火 None 31 None

说完了增加一行或一列,那怎样删除一行或一列呢?可以使用.drop()函数

  1. >>> # 删除列, 需要指定axis为1,当删除行时,axis为0
  2. >>> data = data.drop('属性1', axis=1) # 删除`属性1`列
  3. >>> data
  4. 名字 等级 属性2 天赋 特性
  5. 0 艾欧里娅 100 冰 29 瞬杀
  6. 1 泰格尔 80 战斗 16 None
  7. 2 布鲁克克 100 None 28 炎火
  8. 3 小火猴 1 None 31 None
  9. >>> # 删除第3,4行,这里下表以0开始,并且标题行不算在类, axis用法同上
  10. >>> data = data.drop([2, 3], axis=0)
  11. >>> data
  12. 名字 等级 属性2 天赋 特性
  13. 0 艾欧里娅 100 冰 29 瞬杀
  14. 1 泰格尔 80 战斗 16 None
  15. >>> # 保存
  16. >>> data.to_excel('2.xlsx', sheet_name='Sheet1', index=False, header=True)

以上就是Python中Pandas读取修改excel操作攻略(代码示例)的详细内容,更多请关注Gxl网其它相关文章!

人气教程排行