在这个例子中,使用pd.read_excel函数读取了一个名为 'example_data.xlsx' 的 Excel 文件。读取后,数据被存储在一个pandas数据框架中。 2. 写入 Excel 文件 在处理数据后,将结果写入新的 Excel 文件是一项常见的任务。使用pandas库,可以将处理过的数据写入新的 Excel 文件。以下是一个简单的示例代码,演示如何使...
使用pandas库，可以将处理好的数据快速写入Excel文件中，方便数据的保存和分享。我们将刚才筛选的数据存入到一个Excel表格中。如下演示：import pandas as pddata = pd.read_excel('test.xlsx')res = data[data['score'] > 60].sort_values(by='score', ascending=False)res.to_excel('test_res.xlsx', ind...
importpandasaspd people = pd.read_excel('G:\PycharmProjects\PyScripts\PyExcel\ExcelFile\output2.xlsx')print('---PRINT RESULT---')print(people.columns)# 显示所有列名print('---')print(people.head(3))# 显示前面3行people = pd.read_excel('G:\PycharmProjects\PyScripts\PyExcel\ExcelFile\ou...
在Python中,pandas是一个强大的数据处理库,可以方便地处理各种数据格式,包括Excel。批量处理多个Excel文件时,你可以使用pandas的read_excel()函数来读取文件,然后进行各种数据处理和统计分析。一、批量读取Excel文件要批量读取多个Excel文件,你可以使用Python的文件处理功能来遍历文件夹中的所有文件,然后使用pandas的read_exc...
1)csv中的时间会被读取为字符串,需要批量处理为pandas可处理的时间类型 1 2 df['date']=pd.to_datetime(df['createTime']) #批量转换createTime中的时间,并赋值到date列 df[(df['date']>='20140701')&(df['date']<='20140715')]#筛选指定时间段数据 2)时间设置 1 2 3 4 5 6 7 8 from datetim...
pip install pandas -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 常见使用方法如下 1、读取数据 pd.read_csv(): 从CSV文件读取数据 pd.read_excel(): 从Excel文件读取数据 pd.read_sql(): 从SQL数据库读取数据 pd.read_json(): 从JSON文件读取数据 pd.read_html(): 从网页读取HTML表格 2、查看数据...
importpandasaspd 2:读取Excel文件的两种方式: 方法一:默认读取第一个表单 importpandasaspd df=pd.read_excel('test_pandas.xlsx')#这个会直接默认读取到这个Excel的第一个表单data=df.head()#默认读取前5行的数据pd.set_option('display.width',None)#中间不用省略号展示print("获取到所有的值:\n{0}".for...
现在需要将这个Excel文件中的数据读入pandas,并且在后续的处理中不关心ID列,还需要把sex列的female替换为1,把sex列的male替换为0。本文演示有关的几个操作。 (1)导入pandas模块 >>> import pandas as pd (2)把Excel文件中的数据读入pandas >>> df = pd.read_excel('data.xlsx') >>> df ID age height...
pd.read_excel('fake2excel.xlsx', index_col=None,na_values={'name':"庞强"}) # 使用na_values，自己定义不显示的数据 结果如下图所示：我们的表格里，有个人的名字叫：庞强我们不想显示这个人的名字于是我们就在na_values指定：name这一列是庞强的名字，置为空，在pandas里空值会用NaN表示。6、处理Exce...