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这篇CFSDN的博客文章对Python 2.7 pandas 中的read_excel详解由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.
导入pandas模块:
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import pandas as pd
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使用import读入pandas模块，并且为了方便使用其缩写pd指代.
读入待处理的excel文件:
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df = pd.read_excel('log.xls')
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通过使用read_excel函数读入excel文件，后面需要替换成excel文件所在的路径。读入之后变为pandas的DataFrame对象。DataFrame是一个面向列(column-oriented)的二维表结构，且含有列表和行标，对excel文件的操作就转换为对DataFrame操作。另外，如果一个excel含有多个表，如果你只想读入其中一个可以:
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df = pd.read_excel('log.xls', sheetname=1)
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增加了一个参数sheetname，表示的是第几个表，从0开始计数。我上面设置的是1，也就是第二个表.
读入之后，可以先查看表头信息和每一列的数据类型:
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df.dtypes
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输出如下:
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Member object
Unnamed: 1 float64
Unnamed: 2 float64
Unnamed: 3 float64
Unnamed: 4 float64
Unnamed: 5 float64
家内外活动类型 object
Unnamed: 7 object
activity object
dtype: object
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提取每个member连续出现的最后一行数据:
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new_df = df.drop_duplicates(subset='Member', keep='last')
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以上语句的意思是根据Member字段去除掉多余的行，并且保留相同行的最后一行数据。这些就得到了每一个member最后一行的数据了，返回了经过筛选后的DataFrame.
接下来需要将处理后的结果，保存为excel文件:
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out = pd.ExcelWriter('output.xls')
new_df.to_excel(out)
out.save()
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output.xls是你要保存的文件名，可以任取；然后将DataFrame的内容保存到该文件，最后保存该文件到系统的磁盘上.
接下来，你就可以在当前目录看到一个新的文件，可以直接使用excel打开查看.
Pandas还提供了很多的API，可以根据具体的任务，查找API文档，找到合适的函数来完成任务.
附：一个完整的示例 。
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#coding=utf-8
import pandas as pd
# 读入excel文件中的第2个表
df = pd.read_excel('log.xls', sheetname=1)
# 查看表的数据类型
print df.dtypes
# 查看Member列的数据
print df['Member']
'''
# 新建一列，每一行的值是Member列和activity列相同行值的和
for i in df.index:
df['activity_2'][i] = df['Member'][i] + df['activity'][i]
'''
# 根据Member字段去除掉多余的行，并且保留相同行的最后一行数据
new_df = df.drop_duplicates(subset='Member', keep='last')
# 导出结果
out = pd.ExcelWriter('output.xls')
new_df.to_excel(out)
out.save()
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以上这篇对Python 2.7 pandas 中的read_excel详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我.
原文链接：https://blog.csdn.net/G_66_hero/article/details/71730651 。
最后此篇关于对Python 2.7 pandas 中的read_excel详解的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于对Python 2.7 pandas 中的read_excel详解的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。
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