1、Pandas模块 pandas库是Python中用于数据分析的强大工具,支持多种数据格式的读取和写入,包括CSV、Excel、SQL等。 import pandas as pd 从CSV文件中加载数据 data = pd.read_csv('data.csv') 从Excel文件中加载数据 excel_data = pd.read_excel('data.xlsx') 从SQL数据库中加载数据 sql_data = pd.read_s...
for row in sheet.iter_rows(values_only=True): print(row) 这些库提供了强大的Excel文件读取和写入功能。 五、总结 在Python中加载数据的方法多种多样,选择哪种方法取决于数据的格式、大小以及具体的应用需求。Pandas提供了强大而简单的工具来处理CSV文件,是数据分析的首选工具。NumPy则适合于数值计算的场景,而Pyt...
一个将DataFrame转换成格式化excel的工具 """ def __init__(self, df_in, filename='a.xlsx', sheet_name='Sheet1'): """ df_in : 从一个DataFrame对象获取表格内容 filename : 文件名 sheet_name : 表名 """ self.filename = filename # 保存的xlsx文件的名字 self.user_def = [] # 储存由...
本章介绍excel自动化办公——openpyxl库的使用。我觉得openpyxl是一款轻量级的excel操作库,适合用于一些基本的操作构建,如果涉及批量处理数据,如求一整列的最大值最小值等,无疑是pandas更好;对于一些单元格背景填充、单元格合并、批量创建sheet等的操作,无疑是openpyxl好,因为pandas无法方便地完成此类操作。python库之间...
2、用pandas包读取excel数据 先熟悉以下read_excel函数中常用的几个参数,想要看完整的参数解释可以参考Pandas read_excel()参数详解 AI检测 1. 其中io表示文件路径,示例:io=r"文件绝对路径";sheet_name表示sheet的名称,默认为0,表示不输入sheet_name的参数下,默认引用第一张sheet的数据,示例:sheet_name="sheet名称...
操作excel 其他的库: xlrd xlwt : 过时了,只能操作xls后缀的文件。pandas:大数据测试 数据分析项目会用。 openpyxl:第三方库 支持的格式有:.xlsx、.x...
pandas_ load_data 处理环节 查看原文 【Python】报错:AttributeError: ‘DataFrame‘ object has no attribute ‘as_matrix‘ 问题解决 在使用pandas时遇到了, 这样的报错,但as_matrix() 这个方法在旧版本的pandas中使用,新版本的pandas已经删除并且用 values 来替代这个方法,如下:df.as_matrix改成--->df.values...
pipinstallpandas openpyxl 1. 2. 加载表格 首先,我们将创建一个简单的Excel表格,并使用Python读取它。假设我们的Excel文件名为data.xlsx,内容如下: 加载Excel文件 使用pandas库加载Excel文件的方法非常简便。我们可以使用read_excel函数来实现。 importpandasaspd# 加载Excel文件df=pd.read_excel('data.xlsx')# 显示...
例如,你可能从一个CSV文件、Excel文件、数据库或API接口加载数据。 检查空串: 在加载数据之前,你应该对数据源进行检查,以识别可能存在的空串或空值。这可以通过预览文件内容或使用数据库查询来完成。 加载数据: 使用适当的方法加载数据。以pandas库为例,如果你正在处理CSV文件,可以使用read_csv函数: python import...
Python复制import requests import pandas as pd response = requests.get('API_URL') df = pd.DataFrame(response.json()) 2. 数据转换(Transform)数据转换是ETL的核心步骤,涉及清洗、格式化和修改数据,使其符合目标系统的需求。2.1 数据清洗 pandas:提供了丰富的数据清洗功能,如处理缺失值、删除重复数据等。