首先,认识一下pd.read_excel(),函数的官方文档是这么说的:将Excel文件读取到pandas DataFrame中,系统默认支持‘xls’和‘xlsx’后缀的文件名,函数都可以处理,看一下这个函数的所有参数: io参数 这个参数可以接受的有:字符串str,excel文件,或者路径对象,一般是路径+文件的名字,这是最重要的参数,必须传入: pd.read...
df.to_excel('G:\PycharmProjects\PyScripts\PyExcel\ExcelFile\output.xlsx') 1.1.2: 读取excel文件 importpandasaspd people = pd.read_excel('G:\PycharmProjects\PyScripts\PyExcel\ExcelFile\output.xlsx')print(people.shape)# 总用有多少行,多少列print(people.columns)# 显示所有列名print(people.head(...
import pandas as pd # 读取 Excel 文件 file_path = 'example_data.xlsx' df = pd.read_excel(file_path) # 打印读取的数据框架 print("读取的数据框架:") print(df) 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。
import pandas as pd file = r'D:/xxx/demo1.xlsx' df = pd.read_excel(file) print(df) # read_excel()方法将Excel文件读取到pandas DataFrame中 数据处理 获取列数据 df['column_name'] 获取多列 多列中,df[] 括号里边是一个列表 df[['columns_name1','columns_name2']] 获取行数据 其中,Line...
今天说pandas如何写入数据到Excel。pandas写入数据到excel，用到的to_excel方法，需要传递一个参数，这个参数就是文件名称。首先要准备好数据，其次需要创建一个DataFrame对象，才可以将数据保存到excel中 从上面的结果看，数据已经成功的写入到文件中了 想了解更多精彩内容，快来关注懒人编程 ...
1行命令安装：pandas，版本：1.4.0 在你的电脑终端里面，执行下面这行命令，就可以自动安装pandas了~pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple python-office -U 1行命令生成Excel Excel文件也不需要你四处下载，之前我们不是介绍了一个功能嘛，这里是它的用武之地👉：1行代码，自动生成带...
python中利用pandas操作excel (持续更新) 1、读取excel数据,获取sheet、shape、columns等信息 # 读取Excel文件,获取文件所有sheet页importpandasaspd filepath=r'D:\test.xlsx'pd_excel=pd.ExcelFile(filepath)print(pd_excel.sheet_names)# 按sheet页直接读取Excel数据pd_sheet=pd.read_excel(filepath,sheet_name=...
感觉使用 Pandas读写 Excel 是Python中最好用的方法,其他 openpyxl , xlrd , xlwt 模块繁琐且常有功能限制。言归正传,Pandas 读写 Excel 只需要两个函数: pandas.read_excel() 和 DataFrame.to_excel() 。函数参数及用法记录如下,用时备查。 1.pandas.read_excel() 读取excel ...
每日笔记-python操作excel之pandas模块其他操作 #我要学Python# pandas中如何获取数据 1、获取一列数据 首先，创建一个DataFrame，数据是由numpy随机生成的，有索引和列名。获取数据可以直接通过列名获取某列数据，df['列名']，这个时候获取到的数据是一维的，例如之前说过的Series。那么如何获取二维数据呢？二维数据用...
Python脚本为`import pandas as pd df = pd.read_excel("data_test.xlsx") print("\n(1)全部数据:")print(df.iloc[:,:].values) print("\n(2)第2行第3列的值:")print(df.iloc[1,2]) print("\n(3)第3行数据:")print(df.iloc[2].values) ...