一、读取Excel文件 首先,我们需要使用Pandas的read_excel函数读取Excel文件。在读取过程中,我们可以通过指定sheet_name参数来选择需要读取的工作表。 二、选择指定行列 读取Excel文件后,我们得到一个DataFrame对象。通过DataFrame的iloc方法,我们可以选择指定的行列数据。iloc方法接受两个参数,第一个参数是行索引,第二个参...
当你需要读取Excel或CSV文件中的特定列时,可以使用`pd.read_excel()`或`pd.read_csv()`函数,并通过`usecols`参数指定需要读取的列。这里需要注意的是,列名可以是列的实际名称(如果文件中有列标题)或者列的索引(从0开始)。 ### 使用列名(如果知道列名) import pandas as pd # 假设我们要读取名为'example.x...
3.1 行列操作:【抽取 多行多列-指定的行列】 3.2 取单元格的值 - 行列操作 简化式成表格表 我学python看过的那些书: 先建立一个数据源,好慢慢理解。 import pandas as pd pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True) # 解决运行后行列显示不对齐的问题 data = [[130, 117, 106, 101],...
使用python处理excel的内容时,第一步当然是读取excel的内容。 importpandasaspd#1:读取指定行print("---读取指定的单行,数据会存在列表里面---") df=pd.read_excel('测试.xlsx')#这个会直接默认读取到这个Excel的第一个表单data=df.loc[0].values#0表示第一行 这里读取数据并不包含表头,要注意哦!print("读取...
利用Python将excel或csv文件导入到mysql数据库中 1. 导入到MySQL中 pandas.to_sql函数,主要有以下几个参数: name: 输出的表名 con: 与read_sql中相同,数据库链接 if_exits: 三个模式:fail,若表存在,则不输出;replace:若表存在,覆盖原来表里的数据;append:若表存在,将数据写到原表的后面。默认为fail index:...
import pandas as pd import numpy as np import os from pandas import DataFrame,Series import re df =pd.read_csv(r'E:\work\daima\python\forestfires.csv') #打开文件 2.数据基本处理 1)查看列名和数据类型 1 2 print(df.columns) #查看列名 print(df.dtypes) #查看各列数据类型 2)查看指定行...
2.Pandas向df3插入行列:df3['sum_backbone_max_bw'] = df3.apply(lambda x: x['Backbone'], axis=1) 这里我简单新增一列“sum_backbone_max_bw”,内容我copy了Backbone内容过去,这里可以根据实际情况获取不同Excel或者数据库的内容 3.Pandas向Excel表写入内容:#写入文件路径wr = pd.ExcelWriter('/home/...
用Python取Excel中指定行列数据 在日常工作中,我们经常需要处理Excel表格中的数据。有时候我们只需要从Excel表格中提取某行或某列的数据,而不是整个表格。Python作为一种强大的编程语言,可以帮助我们高效地实现这个目标。 安装所需的库 在使用Python处理Excel表格之前,我们需要安装pandas和openpyxl这两个库。
importpandasaspd#导入pandas库excel_file='./try.xlsx'#导入excel数据data=pd.read_excel(excel_file,index_col='姓名')#这个的index_col就是index,可以选择任意字段作为索引index,读入数据print(data.loc['李四']) 打印结果就是 部门B工资6600Name:李四,dtype:object(注意点:索引) ...