一、读取Excel文件 使用pandas的read_excel()方法,可通过文件路径直接读取。注意到,在一个excel文件中有多个sheet,因此,对excel文件的读取实际上是读取指定文件、并同时指定sheet下的数据。可以一次读取一个sheet,也可以一次读取多个sheet,同时读取多个sheet时后续操作可能不够方便,因此建议一次性只读取一个sheet。
#1.导入pandas模块 import pandasaspd #2.把Excel文件中的数据读入pandas df= pd.read_excel('Python招聘数据(全).xlsx') print(df) #3.读取excel的某一个sheet df= pd.read_excel('Python招聘数据(全).xlsx', sheet_name='Sheet1') print(df) #4.获取列标题 print(df.columns) #5.获取列行标题 pri...
如下,我们可以看到读取的Excel数据类型为DataFrame类型: 使用iloc 从DataFrame中筛选数据 iloc 语法 data.iloc[<row selection>, <column selection>] iloc在Pandas中是用来通过数字来选择数据中具体的某些行和列。可以设想每一行都有一个对应的下标(0,1,2,...),通过iloc我们可以利用这些下标去选择对应的行数据。同...
import pandas as pd data = pd.read_excel('data.xlsx', usecols=['列1', '列3']) print(data) 在上面的示例中,我们使用了usecols参数,并传入一个包含需要读取的列名的列表。 数据处理和操作 一旦我们成功读取了指定的列数据,我们可以对其进行各种处理和操作。以下是一些常见的操作: ...
使用Pandas 读取 Excel 文件将默认使用数据框。您不需要整个表格,只需要一个单元格。我这样做的方法是使该单元格成为标题,例如: # Read Excel and select a single cell (and make it a header for a column) data = pd.read_excel(filename, 'Sheet2', index_col=None, usecols = "C", header = 10...
import pandas as pd import openpyxl from openpyxl.styles import Font from openpyxl.styles import Border, Side def read(file): # 读取表格A和表格B df_a = pd.read_excel(file, skiprows=9) # 用实际的文件路径替换 '表格A.xlsx' df_b = pd.DataFrame() ...
importpandasaspd# 读取 Excel 文件data=pd.read_excel('data.xlsx')# 打印数据print(data)pd.read_...
pandas对csv的追加写支持较好,但是对excel的追加写比较繁琐。本库通过分别通过pandas和xlwings实现了追加写,其中小数据集通过pandas较为快速方便,对于大数据集或者需要指定写入文件单元格的情况使用xlwings库。 注意:追加写时文档必须关闭,否则使用pandas引擎会报错,xlwings不会报错但是无法追加写入 2.2、从指定单元格开始...
若使用的是Anaconda集成包则可直接使用,否则可能需要下载:pip install pandas 读取表格并得到表格行列信息 代码语言:javascript 复制 df=pd.read_excel('test.xlsx')height,width=df.shapeprint(height,width,type(df)) 表格如下: test.xlsx1 得到如下输出,为一个4行5列的数据块,为DataFrame格式: ...