from GZKT.produce import Common as util import sys util.logger('程序开始时间') #第一步:使用pandas读取excel io = pd.io.excel.ExcelFile('E://广东空调/test.xlsx') #第二步:以第二行作为列名 data =pd.read_excel(io, sheetname='Sheet1',header=1) #第三步:修改列名 data.rename(columns={...
在pandas中,读取Excel非常简单,它只有一个方法:readExcel(),但是的参数非常多 主要常用的参数,我们先对其进行了解: io:一般指定excel文件路径就可以了。也可以是其他Excel读取对象如ExcelFile、xlrd.Book等 sheet_name:用于指定工作表(sheet)名称。可以是数字(工作表从0开始的索引) header:指定作为列名的行,默认为0...
cols_to_use=['item_type','order id','order date','state','priority']df=pd.read_excel(src_file,header=1,usecols=lambda x:x.lower()incols_to_use) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 可调用函数给了我们很大的灵活性来处理现实世界中混乱的Excel文件。 区间和表格 在某些情况下,数据在Excel中可以...
3. 生成excel添加下拉列表 示例 fromopenpyxlimportload_workbookfromopenpyxl.worksheet.datavalidationimportDataValidationdefadd_drop_down_list(in_path, out_path):""" excel添加下拉列表 """wb = load_workbook(in_path)# 获取当前使用sheet页内容ws = wb.active# 设置下拉框列表dv = DataValidation(type="li...
to_excel('example.xlsx', index=False) # 从数据库中读取数据 import sqlite3 conn = sqlite3.connect('example.db') df = pd.read_sql('select * from table1', conn) 16. 编码和解码数据 Pandas提供了多种方法来进行编码和解码数据,例如可以使用get_dummies()方法对某一列进行独热编码,使用factorize(...
import pandas as pd from typing import List, Union, Dict, IO class ExcelUtils(object):""" ...
虽然Pandas的Styler样式还包括设置显示格式、条形图等功能,但写入到excel却无效,所以我们只能借助Pandas的Styler实现作色的功能,而且只能对数据着色,不能对表头作色。 Pandas使用xlsxwriter引擎保存数据 进一步的,我们需要将数值等其他类型的数据也修改一下显示格式,这时就需要从ExcelWriter拿出其中的workbook进行操作: ...
默认传递的参数下,会调用inspect_excel_format函数获取文件的扩展名。 直接通过文件名获取的扩展名有可能不真实,我们可以查看pandas.io.excel._base.inspect_excel_format的源码,研究pandas判断Excel真实扩展名的实现。 个人在阅读源码后,整理出如下可以直接使用的方法: from zipfile import ZipFile def inspect_excel_...
对于这个pandas对象,如果我们需要将其保存为excel,有那些操作方式呢?首先,最简单的,直接保存: df.to_excel("demo1.xlsx", sheet_name='Sheet1', index=False) 1. 效果如下: 但如果我们想要给这个excel在保存时,同时指定一些特殊的自定义格式又该怎么做呢?这时就可以使用ExcelWriter进行操作,查看API文档发现两个...
importswifterdeftarget_function(row): returnrow*10deftraditional_way(data): data['out']=data['in'].apply(target_function)defswifter_way(data): data['out']=data['in'].swifter.apply(target_function) Pandarallel importpandasaspd frompandarallelimportpandaralleldeftarget_function(row): ...