1. 读取 Excel 文件 使用pandas库读取 Excel 文件是一种常见的数据处理操作,它能够快速加载 Excel 中的表格数据,并将其转换为数据框架(DataFrame)。以下是一个简单的示例代码,演示如何使用pandas读取 Excel 文件。 import pandas as pd # 读取 Excel 文件 file_path = 'example_data.xlsx' df = pd.read_excel...
数据是网上找到的销售数据，长这样：一、关联公式:Vlookupvlookup是excel几乎最常用的公式，一般用于两个表的关联查询等。所以我先把这张表分为两个表。df1=sale[['订单明细号','单据日期','地区名称', '业务员名称','客户分类', '存货编码', '客户名称', '业务员编码', '存货名称', '订单号','客户编...
Python通过pandas库可以轻松地读取Excel数据。pandas库是一个专门用于数据分析和处理的库，它可以将Excel中的数据读取为DataFrame格式，便于进行后续的数据分析和操作。下面有一个测试表格，结构如下：我们使用以下代码将表格中的数据读取出来，数据为DataFrame对象实例。import pandas as pddata = pd.read_excel('test.xls...
在Excel中可以通过点击数据—>删除重复值按钮并选择需要去重的列即可，例如对示例数据按照创建时间列进行去重，可以发现去掉了196 个重复值，保留了 629 个唯一值。Pandas 在pandas中可以使用drop_duplicates来对数据进行去重，并且可以指定列以及保留顺序，例如对示例数据按照创建时间列进行去重df.drop_duplicates(['创建...
Python对Excel的读写主要有xlrd、xlwt、xlutils、openpyxl、xlsxwriter几种。 1.xlrd主要是用来读取excel文件 import xlrd import numpy as np data = xlrd.open_workbook('用户2用电1号主变.xls') # 打开第一张表 table = data.sheets()[0] # 获取表的行数 nrows = table.nrows ydl = [] for i in ...
文件数据结构如下: 要处理的表格和目录 重要指标表格的数据结构 合并后的表格(结果) 流程和步骤(思路) 遍历文件目录下所有文件,同时筛选出文件名称包含“重要指标”文件作为待处理的文件。 用DataFrame数据结构创建表格的实例,并插入一列(股票代码,可以从文件名提取) 将多个“重要指标”表格中的数据进行合并到一个...
在Excel 中使用 Python 处理的所有数据都必须来自工作表或通过Power Query。 若要导入外部数据,请使用 Excel 中的“获取 & 转换”功能访问Power Query。 有关详细信息,请参阅使用 Power Query 在 Excel 中导入 Python 的数据。 重要:为了保护安全性,Python 中的常见外部数据函数(例如pandas.read_csv和pandas.read...
一、Excel 文件处理库的选择 在开始之前，我们需要选择一个适合处理 Excel 文件的库。以下是一些常用的 Python Excel 处理库：1、Pandas：Pandas 是一个强大的数据分析库，它提供了丰富的函数和方法来读取、写入和处理 Excel 文件。它可以轻松地处理大型数据集，并提供了灵活的数据操作和转换功能。2、Openpyxl：...
python Excel库对比 我们发现可以操作excel的库有很多种,我们常用的就三种方法 第三方库 xlwt/xlrd:用于生成和读取比较老的excel文件,比如xls格式,最大行数限制为65536行。其中xlrd是读excel,xlwt是写excel的库。 第三方库 openpyxl:用于生成2010之后新的excel文件,...