Pandas是我们做办公自动化的重要工具之一，它可以从 CSV、JSON、SQL、Microsoft Excel等格式中导入数据，它可以对各种数据进行运算操作、数据清洗、数据加工等工作，目前也是在学术、金融界受到广泛使用。pandas安装1. pip安装pandas模块pip install pandas2.测试pandas是否安装成功import pandaspandas.__version__ # 查看...
如果我们只需要 住址 结尾是 NY 的人数? Excel 中由于用通配符,因此表达更直接: - 注意,没有修改公式,只是输入内容变成 *NY ,表示 NY 前面可以是任意内容 在pandas 这麻烦多了,这次不能使用 contains 方法: -行2:使用 endswith 方法即可完成 怎么与 Excel 的统计结果不一样!! 你会发现,Excel 的统计结果包...
pip install xlrd openpyxl和xlrd分别为xlsx文件和xls文件的操作包,如果不使用pandas单独使用这两个包也可以,pandas操作Excel依赖了是这俩包。本文讲解的是pandas的使用。 本文示例中的Excel中有两个sheet页,如下图。 读取Excel如下 importpandasaspddata=pd.read_excel('data.xlsx',sheet_name=['学生信息','成绩'...
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...
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...
'替代Excel Vba'系列(一):用Python的pandas快速汇总 前言 在本系列的上一章已经介绍了如何读写 excel 数据,并快速进行汇总处理。但有些小伙伴看完之后有些疑惑: 那只是简单读写数据而已,有时候需要设置 excel 的格式。 我用透视表不用写代码,两三下也可以弄出结果来。
先看看 Excel 函数公式的做法: - 简单使用 countifs 即可 - 注意,第二个参数使用文本(双引号包围),主要是因为需要使用 大于号。这使得函数公式的语义更好 pandas 中数值条件也很非常容易表达: -行1:df.age >30 构造出"年龄大于30"的 bool 列 与Excel之间的关系 ...
.rank(ascending=False,method='min') 是 pandas 中进行排名的处理。参数ascending=False ,表明需要以 [总分] 倒序做排名。参数method='min' , 表明如果有多个人有相同的总分,那么全部的人都用所有名次中最小的排名值。后面会看到数据。此时显示变量 rank 的数据,可以看到结果就是排名结果(1列数据)在pandas 中...
io:excel文件路径。 sheet_name:list[IntStrT] 指定读取的sheet,默认为第一个,可以通过指定sheet的名字或者索引(从0开始),多个使用列表。 skiprows:跳过的行,从0开始。 header:指定表头实际的行索引。 index_col=‘ID’:设置索引列,设置后如果再写入pandas就不会再生成默认的索引列了。 dtype={‘ID’: str}...
Python通过pandas库可以轻松地读取Excel数据。pandas库是一个专门用于数据分析和处理的库，它可以将Excel中的数据读取为DataFrame格式，便于进行后续的数据分析和操作。下面有一个测试表格，结构如下：我们使用以下代码将表格中的数据读取出来，数据为DataFrame对象实例。import pandas as pddata = pd.read_excel('test....