使用Pandas怎么读取excel-创新互联
使用Pandas怎么读取excel?相信很多没有经验的人对此束手无策,为此本文总结了问题出现的原因和解决方法,通过这篇文章希望你能解决这个问题。
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name | age | gender |
---|---|---|
John | 30 | male |
Mary | 22 | female |
Smith | 32 | male |
这里是很简单的几行数据,我们来用pandas实际操作一下这个excel表。
# coding:utf-8 import pandas as pd data = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet1') print data
结果如下:
这里使用了read_excel()方法来读取excel,来看一个read_excel()这个方法的API,这里只截选一部分经常使用的参数:
pd.read_excel(io, sheet_name=0, header=0, names=None, index_col=None, usecols=None)
这里主要参数为io,sheet_name,header,usecols和names
io:excel文件,如果命名为中文,在python2.7中,需要使用decode()来解码成unicode字符串,例如: pd.read_excel('示例'.decode('utf-8))
sheet_name:返回指定的sheet,如果将sheet_name指定为None,则返回全表,如果需要返回多个表,可以将sheet_name指定为一个列表,例如['sheet1', 'sheet2']
header:指定数据表的表头,默认值为0,即将第一行作为表头。
usecols:读取指定的列,例如想要读取第一列和第二列数据:
pd.read_excel("example.xlsx", sheet_name=None, usecols=[0, 1])
这里先来一个在机器学习中经常使用的:将所有gender为male的值改为0,female改为1。
# coding:utf-8 import pandas as pd from pandas import DataFrame # 读取文件 data = pd.read_excel("example.xlsx", sheet_name="Sheet1") # 找到gender这一列,再在这一列中进行比较 data['gender'][data['gender'] == 'male'] = 0 data['gender'][data['gender'] == 'female'] = 1 print data
结果如下:
需要注意的是,这里的data为excel数据的一份拷贝,对data进行修改并不会直接影响到我们原来的excel,必须在修改后保存才能够修改excel。保存的代码如下:
DataFrame(data).to_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet1', index=False, header=True)
这时候我们再打开example.xlsx文件看看是否更改了:
如果我们想要新增加一列或者一行数据怎么办呢?这里给出参考:
新增列数据:
data['列名称'] = None
新增行数据,这里行的num为excel中自动给行加的id数值
data.loc[行的num] = [值1, 值2, ...]
以上面的数据为例:
# coding:utf-8 import pandas as pd from pandas import DataFrame data = pd.read_excel("example.xlsx", sheet_name='Sheet1') # 增加行数据,在第5行新增 data.loc[5] = ['James', 32, 'male'] # 增加列数据,给定默认值None data['profession'] = None # 保存数据 DataFrame(data).to_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet1', index=False, header=True)
打开excel看到的结果如下:
说完了增加一行或一列,那怎样删除一行或一列呢?
import pandas as pd from pandas import DataFrame data = pd.read_excel("example.xlsx", sheet_name='Sheet1') # 删除gender列,需要指定axis为1,当删除行时,axis为0 data = data.drop('gender', axis=1) # 删除第3,4行,这里下表以0开始,并且标题行不算在类 data = data.drop([2, 3], axis=0) # 保存 DataFrame(data).to_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet1', index=False, header=True)
这时候打开excel可以看见gender列和除标题行的第3,4行被删除了。
看完上述内容,你们掌握使用Pandas怎么读取excel的方法了吗?如果还想学到更多技能或想了解更多相关内容,欢迎关注创新互联行业资讯频道,感谢各位的阅读!
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