Python pandas 操作 excel 详解

02-26 1239阅读

文章目录

1 概述

1.1 pandas 和 openpyxl 区别
1.2 Series 和 DataFrame
2 常用操作

2.1 创建 Excel：to_excel()
2.2 读取 Excel：read_excel()

2.2.1 header：标题的行索引
2.2.2 index_col：索引列
2.2.3 dtype：数据类型
2.2.4 skiprows：跳过的行数
2.2.5 usercols：指定列数
2.2.6 head(n)、tail(n)：读取前、后 n 行数据
2.3 读写数据

2.3.1 at()：获取单元格
2.3.2 loc[]：数据筛选
2.3.3 sort_values()：数据排序
3 实战

3.1 遍历 Excel

1 概述

1.1 pandas 和 openpyxl 区别

Python 中的 pandas 和 openpyxl 库，均可以处理 excel 文件，其中主要区别：

pandas：① 数据操作和分析方面表现优异。它提供了各种文件格式（包括 Excel）中读取数据的函数，在过滤数据、汇总数据、处理缺失值和执行其它数据转换任务方便，特别有用。② 使用方便。DataFrame 对象，使用快速方便，且功能十分强大。

openpyxl：侧重单元格格式设置。这个库也允许我们直接处理 Excel 文件。pandas 快，但 pandas 做不了的事情，可以让 openpyxl 来做，例如：单元格注释、填充背景色等等

1.2 Series 和 DataFrame

Series：连续。可理解为 “一维数组”，由一行或一列组成，具体是行，还是列，由 DataFrame 指定

DataFrame：数据框。可理解为 “二维数组”，由行和列组成

import pandas as pd
# Series 示例
s = pd.Series(['a', 'b', 'c'], index=[1, 2, 3], name='A')
print(s)
# 1    a
# 2    b
# 3    c
# Name: A, dtype: object
# DataFrame 示例
s1 = pd.Series(['a', 'b', 'c'], index=[1, 2, 3], name='A')
s2 = pd.Series(['aa', 'bb', 'cc'], index=[1, 2, 3], name='B')
s3 = pd.Series(['aaa', 'bbb', 'ccc'], index=[1, 2, 3], name='C')
# 方式1：指定 Series 为行
df = pd.DataFrame([s1, s2, s3])
print(df)
#      1    2    3
# A    a    b    c
# B   aa   bb   cc
# C  aaa  bbb  ccc
# 方式2：指定 Series 为列
df = pd.DataFrame({s1.name: s1, s2.name: s2, s3.name: s3})
print(df)
#    A   B    C
# 1  a  aa  aaa
# 2  b  bb  bbb
# 3  c  cc  ccc

2 常用操作

2.1 创建 Excel：to_excel()

import pandas as pd
# 测试数据
data = {'ID': [1, 2, 3], 'Name': ['张三', '李四', '王五']}
# 1.创建 DataFrame 对象
df = pd.DataFrame(data=data)
# 可选操作。将 ID 设为索引，若不设置，会使用默认索引 narray(n)
df = df.set_index('ID')  # 写法1
# df.set_index('ID', inplace=True)  # 写法2
# 2.写入 excel 至指定位置（若文件已存在，则覆盖）
df.to_excel(r'C:\Users\Administrator\Desktop\Temp\1.xlsx')

指定索引前后，效果对比：

2.2 读取 Excel：read_excel()

import pandas as pd
# 1.读取 excel。默认读取第一个 sheet
student = pd.read_excel(r'C:\Users\Administrator\Desktop\Temp\1.xlsx')
# 2.读取常用属性
print(student.shape)  # 形状（行，列）
print(student.columns)  # 列名

读取指定 sheet：

import pandas as pd
# 1.读取指定 sheet 的 excel，以下两种方式等同
student = pd.read_excel(r'C:\Users\Administrator\Desktop\Temp\1.xlsx', sheet_name=1)
# student = pd.read_excel(r'C:\Users\Administrator\Desktop\Temp\1.xlsx', sheet_name='Sheet2')
# 2.读取常用属性
print(student.shape)  # 形状（行，列）
print(student.columns)  # 列名

2.2.1 header：标题的行索引

场景1：默认。第一行为标题（行索引为 0，即：header=0）

import pandas as pd
# 文件路径
filePath = r'C:\Users\Administrator\Desktop\Temp\1.xlsx'
# 1.读取 excel（默认第 1 行为标题，行索引为 0，即：header=0）
student = pd.read_excel(filePath)
print(student.columns)
# Index(['ID', 'Name', 'Age', 'Grade'], dtype='object')

场景2：指定第 n 行为标题

import pandas as pd
# 文件路径
filePath = r'C:\Users\Administrator\Desktop\Temp\1.xlsx'
# 场景2：excel 中第 2 行才是我们想要的标题（即：header=1）
student = pd.read_excel(filePath, header=1)
print(student.columns)
# Index(['ID', 'Name', 'Age', 'Grade'], dtype='object')

场景3：没有标题，需要人为给定

import pandas as pd
# 文件路径
filePath = r'C:\Users\Administrator\Desktop\Temp\1.xlsx'
# 场景3：excel 中没有标题，需要人为设定
student = pd.read_excel(filePath, header=None)
student.columns = ['ID', 'Name', 'Age', 'Grade']
student.set_index('ID', inplace=True)  # 指定索引列，并替换原数据
student.to_excel(filePath)  # 写入至 Excel
print(student)
#    Name  Age  Grade
# ID                 
# 1    张三   18     90
# 2    李四   20     70
# 3    王五   21     80
# 4    赵六   19     90

2.2.2 index_col：索引列

import pandas as pd
# 文件路径
filePath = r'C:\Users\Administrator\Desktop\Temp\1.xlsx'
# 读取 Excel，不指定索引列（会默认新增一个索引列，从 0 开始）
student = pd.read_excel(filePath)
print(student)
#    ID Name  Age  Grade
# 0   1   张三   18     90
# 1   2   李四   20     70
# 2   3   王五   21     80
# 3   4   赵六   19     90
# 读取 Excel，指定索引列
student = pd.read_excel(filePath, index_col='ID')
print(student)
#    Name  Age  Grade
# ID                 
# 1    张三   18     90
# 2    李四   20     70
# 3    王五   21     80
# 4    赵六   19     90

索引相关：

import pandas as pd
# 文件路径
filePath = r'C:\Users\Administrator\Desktop\Temp\1.xlsx'
# 1.读取 excel，并指定索引列
student = pd.read_excel(filePath, index_col='ID')

2.2.3 dtype：数据类型

import pandas as pd
# 文件路径
filePath = r'C:\Users\Administrator\Desktop\Temp\1.xlsx'
# 1.读取 excel 并指定 数据类型
student = pd.read_excel(filePath, dtype={'ID': str, 'Name': str, 'Age': int, 'Grade': float})
print(student)
#   ID Name  Age  Grade
# 0  1   张三   18   90.0
# 1  2   李四   20   70.0
# 2  3   王五   21   80.0
# 3  4   赵六   19   90.0

2.2.4 skiprows：跳过的行数

比如：Excel 中有空行，如下图

实际的数据是在第 3 行，所以要跳过前 2 行

import pandas as pd
# 文件路径
filePath = r'C:\Users\Administrator\Desktop\Temp\1.xlsx'
student = pd.read_excel(filePath, skiprows=2)
print(student)
#    ID Name  Age  Grade
# 0   1   张三   18     90
# 1   2   李四   20     70
# 2   3   王五   21     80
# 3   4   赵六   19     90

2.2.5 usercols：指定列数

import pandas as pd
# 文件路径
filePath = r'C:\Users\Administrator\Desktop\Temp\1.xlsx'
# 读取 Excel B - D 列（均包含）
student = pd.read_excel(filePath, usecols='B:D')
print(student)
#   Name  Age  Grade
# 0   张三   18     90
# 1   李四   20     70
# 2   王五   21     80
# 3   赵六   19     90

2.2.6 head(n)、tail(n)：读取前、后 n 行数据

有时候，excel 数据量很大，读取全部会很耗时，也没必要

咱测试时，仅读取部分行即可

import pandas as pd
# 1.读取 excel
student = pd.read_excel(r'C:\Users\Administrator\Desktop\Temp\1.xlsx')
# 读取前 3 行数据（默认 5 行）
print(student.head(3))
# 读取后 3 行数据（默认 5 行）
print(student.tail(3))

2.3 读写数据

2.3.1 at()：获取单元格

import pandas as pd
# 文件路径
filePath = r'C:\Users\Administrator\Desktop\Temp\1.xlsx'
# 1.读取 excel 并指定 索引
student = pd.read_excel(filePath, index_col=None)
for i in person.index:
    # 读写单元格：ID列，i行 的数据
    student['ID'].at[i] = i + 2
print(student)

2.3.2 loc[]：数据筛选

import pandas as pd
def age_18_to_20(age):
    return 18

VPS购买请点击我