2. 方法一:使用pandas库 2.1 安装pandas库 pip install pandas 1. 2.2 代码示例 importpandasaspd# 读取Excel文件df=pd.read_excel('data.xlsx')# 遍历每一行数据forindex,rowindf.iterrows():# 获取每一列的值col1=row['列1']col2=row['列2']col3=row['列3']# 在此处对每一行数据进行处理# ... ...
importpandasaspd 1. 步骤2:读取Excel文件 接下来,我们需要读取Excel文件并将其转换为DataFrame对象,方便后续处理。代码如下: excel_file='example.xlsx'df=pd.read_excel(excel_file) 1. 2. 这里example.xlsx是你需要读取的Excel文件名,确保文件在当前工作目录中。 步骤3:遍历每一行数据 最后,我们可以使用iterrows...
data=pd.read_excel("data.xlsx")forrowindata.itertuples(index=False):#忽律索引print("row:",row,"\n")#row: Pandas(序号=1, 分割字符='1&1&1', 固定宽度='111')print("type(row):",type(row),"\n")#type(row): <class 'pandas.core.frame.Pandas'>print("row.序号:",row.序号)#row...
从结果可以看出,第一列就是对应的index,也就是索引,从0开始,第二第三列是自定义输出的列,这样就完成了对DataFrame的遍历。 2.DataFrame.itertuples() 将DataFrame的每一行迭代为元祖,可以通过row['cols']对元素进行访问,方法一效率高。 forrowindf.itertuples():print(getattr(row,'mas'),getattr(row,'num'...
1:pandas依赖处理Excel的xlrd模块,所以我们需要提前安装这个,安装命令是:pip install xlrd 2:安装pandas模块还需要一定的编码环境,所以我们自己在安装的时候,确保你的电脑有这些环境:Net.4 、VC-Compiler以及winsdk_web,如果大家没有这些软件~可以咨询我们的辅导员索要相关安装工具。
我们以下面Excel 为例,演示Python Pandas Excel操作。 pd.read_excel的主要参数 io: excel文档路径。 sheetname: 读取的excel指定的sheet页,若多个则为列表。 header:设置读取的excel第一行是否作为列名称。 skiprows:省略指定行数的数据。 skip_footer:省略从尾部数的int行数据。
1:pandas依赖处理Excel的xlrd模块,所以我们需要提前安装这个,安装命令是:pip install xlrd2:安装pandas模块还需要一定的编码环境,所以我们自己在安装的时候,确保你的电脑有这些环境:Net.4 、VC-Compiler以及winsdk_web,如果大家没有这些软件~可以咨询我们的辅导员索要相关安装工具。3:步骤1和2 准备好了之后,我们就可...
需要提取采集的excel中的名单,通过遍历名单,提取出关键字以便下一步数据分析。 import pandas as pd df1 = pd.read_excel('名单2020.6.9.xlsx') df2 = pd.read_excel('2020.6.9 - 副本.xlsx') tmp = [] for i in df2['字段1']: for j in df1['单位名称']: ...
1. 安装 pandas 库: pip install pandas 2. 导入 pandas 库: import pandas as pd 3. 读取 Excel 文件,获取指定工作表对象: df = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet1') 4. 遍历每一行,并从每一行中获取需要的列的值: for index, row in df.iterrows(): ...