python使用pandas处理excel的方法

概述python使用pandas处理excel的方法

@H_419_2@

python使用pandas处理excel的方法

一、配置环境

1、pandas依赖处理Excel的xlrd模块，安装命令是：

pip install xlrd

2、安装pandas模块还需要一定的编码环境，确保你的电脑有这些环境：Net.4 、VC-Compiler以及winsdk_web。

3、开始安装pandas，安装命令是：

pip install pandas

二、pandas *** 作Excel表单

注意：加密文件是无法正常读写的

首先需准备一个表单

（推荐学习：Python视频教程）

1、读取excel文件的方式一：默认读取第一个表单：

import pandas as pd# 方法一：默认读取第一个表单df = pd.read_excel("C:\文件路径\文件名.xlsx")  # 直接默认读取到Excel的第一个表单data = df.head()  # 默认读取前5行的数据print("获取到所有的值：\n{0}".format(data))  # 格式化输出

得到的结果是一个二维矩阵，如下图所示：

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2、读取excel文件的方式二：通过制定表单名的方式读取：

import pandas as pd# 方法一：通过指定表单名的方式来读取df = pd.read_excel("C:\文件路径\文件名.xlsx ", sheet_name='测试用例')# 直接默认读取到Excel的第一个表单data = df.head()  # 默认读取前5行的数据print("获取到所有的值：\n{0}".format(data))  # 格式化输出

得到的结果是一个二维矩阵，如下图所示：

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3、读取excel文件的方法三：通过表单索引来指定要访问的表单，0表示第一个表单

import pandas as pd# df = pd.read_excel(' C:\文件路径\文件名.xlsx '])# 可以通过表单名同时指定多个df = pd.read_excel(' C:\文件路径\文件名.xlsx ', sheet_name=0)  # 可以通过表单索引来指定读取的表单# df = pd.read_excel(' C:\文件路径\文件名.xlsx ', sheet_name=['功能模块', 1])  # 可以混合的方式来指定# df = pd.read_excel(' C:\文件路径\文件名.xlsx ', sheet_name=[1, 2])  # 可以通过索引 同时指定多个data = df.values  # 获取所有的数据，注意这里不能用head()方法哦~print("获取到所有的值:\n{0}".format(data))  # 格式化输出

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三、pandas *** 作Excel的行列

1：读取指定的单行，数据会存在列表里面

import pandas as pddf = pd.read_excel(' C:\文件路径\文件名.xlsx ')data = df.ix[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("获取到所有的值:\n{0}".format(data))  # 格式化输出

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2：读取指定的多行，数据会存在嵌套的列表里面：

import pandas as pddf = pd.read_excel(' C:\文件路径\文件名.xlsx ')data = df.ix[[1, 2]].values  # 读取指定多行的话，就要在ix[]里面嵌套列表指定行数print("获取到所有的值:\n{0}".format(data))  # 格式化输出

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3：读取指定的行列：

import pandas as pddf = pd.read_excel(' C:\文件路径\文件名.xlsx ')data = df.ix[1, 2]  # 读取第一行第二列的值，这里不需要嵌套列表print("获取到所有的值:\n{0}".format(data))  # 格式化输出

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4：读取指定的多行多列值：

import pandas as pddf = pd.read_excel(' C:\文件路径\文件名.xlsx ')data = df.ix[[1, 2], ['序号', '功能划分']].values  # 读取第一行第二行的序号以及功能划分列的值，这里需要嵌套列表print("获取到所有的值:\n{0}".format(data))  # 格式化输出

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5：获取所有行的指定列

import pandas as pddf = pd.read_excel(' C:\文件路径\文件名.xlsx ')data = df.ix[:, ['序号', '功能划分']].values  # 读所有行的“序号”以及“功能划分”列的值，这里需要嵌套列表print("获取到所有的值:\n{0}".format(data))  # 格式化输出

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6：获取行号并打印输出

import pandas as pddf = pd.read_excel(' C:\文件路径\文件名.xlsx ')print("输出行号列表", df.index.values)

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7：获取列名并打印输出

import pandas as pddf = pd.read_excel(' C:\文件路径\文件名.xlsx ')print("输出列标题", df.columns.values)

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8：获取指定行数的值：

import pandas as pddf = pd.read_excel(' C:\文件路径\文件名.xlsx ')print("输出值：\n", df.sample(3).values)  # 这个方法类似于head()方法以及df.values方法

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9：获取指定列的值：

import pandas as pddf = pd.read_excel(' C:\文件路径\文件名.xlsx ')print("输出值\n", df['功能划分'].values)

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四、pandas处理Excel数据成为字典

import pandas as pddf = pd.read_excel(' C:\文件路径\文件名.xlsx ')test_data = []for i in df.index.values:  # 获取行号的索引，并对其进行遍历：    # 根据i来获取每一行指定的数据 并利用to_dict转成字典    row_data = df.ix[i, ['序号', '功能划分', '备注']].to_dict()    test_data.append(row_data)print("最终获取到的数据是：\n{0}".format(test_data))

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