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CFSDN坚持开源创造价值，我们致力于搭建一个资源共享平台，让每一个IT人在这里找到属于你的精彩世界.
这篇CFSDN的博客文章Python入门之使用pandas分析excel数据由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.
在python中，读写excel数据方法很多，比如xlrd、xlwt和openpyxl，实际上限制比较多，不是很方便。比如openpyxl也不支持csv格式。有没有更好的方法?
更好的方法可以使用pandas，虽然pandas不是专门处理excel数据，但处理excel数据确实很方便.
本文使用excel的数据来自网络，数据内容如下:
使用pip进行安装.
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1
|
pip3 install pandas
|
导入pandas:
|
1
|
import
pandas as pd
|
下文使用pd进行pandas的操作.
读取文件，比如excel，csv文件 。
|
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|
# df是pandas.core.frame.DataFrame类型
df
=
pd.read_excel(
'./data/2020-suv.xlsx'
)
# read_csv可以指定分割符，编码方式等
df2
=
pd.read_csv(
'./data/2020-suv.csv'
)
|
写入文件:
|
1
2
|
df.to_excel(
'./data/2020-suv-new.xlsx'
)
df.to_csv(
'./data/2020-suv-new.csv'
)
|
|
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|
all_cols
=
df.columns
print
(all_cols)
# 输出，df.columns并非list类型
Index([
'销量排名'
,
'车系'
,
'官方价'
,
'从属品牌'
,
'1-12月销量'
], dtype
=
'object'
)
# df.columns并非list类型，可以转化list
cols
=
list
(df.columns)
|
获取列数据 。
|
1
2
|
col_data
=
df[u
'车系'
]
mul_col_data
=
df[ [u
'车系'
, u
'1-12月销量'
] ]
|
获取行数据 。
|
1
|
row_data
=
df.iloc[row_index]
|
获取所有行数据 。
|
1
|
all_data
=
df.values
|
切片获取多行数据 。
|
1
|
mul_row_data
=
df.iloc[
2
:
4
]
|
获取单元个数据 。
|
1
|
cell_data
=
df.iloc[row_index][col_index]
|
Excel数据筛选比较实用，用pandas同样可以，并且筛选代码保存后，下次可以直接使用.
某个字段包含指定值 。
|
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|
# 包含一个值，na表示是否需要填充，case表示是否区分大小写，更强大的是contains还支持正则表达式
sub_df
=
df[ df[col_name].
str
.contains(
'key1'
, na
=
False
, case
=
False
) ]
# 包含多个值，多次调用即可
sub_df1
=
df[ df[col_name].
str
.contains(
'key1'
, na
=
False
, case
=
False
) ]
sub_df2
=
sub_df1[ sub_df1[col_name].
str
.contains(
'key2'
, na
=
False
, case
=
False
) ]
# 包含多个值(或）
sub_df
=
df[ df[col_name].
str
.contains(
'key1|key2|key3'
, na
=
False
, case
=
False
) ]
# 不包含，也就是非的过滤
sub_df
=
df[ ~df[col_name].
str
.contains(
'key1'
, na
=
False
, case
=
False
) ]
|
上述操作，都假设字段类型是字符串类型，不然会抛异常。可以通过以下的方法，可以判断字段是否是字符类型:
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|
pd.api.types.is_string_dtype(df[u
'车系'
])
# 其他类型也有类似的函数，可以用dir查看有哪些类型判断
print
(
dir
(pd.api.types))
# 可以通过dtypes查看字段的类型
pd.dtypes
pd[u
'1-12月销量'
].dtypes
|
条件过滤 。
|
1
2
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5
|
# 大于
df[ df[
'1-12月销量'
] >
50000
] .values
# 相等
df[ df[
'1-12月销量'
]
=
=
50000
] .values
|
添加一行数据:
|
1
2
|
# 插在最后，row_datas是list
df.loc[
len
(df.index)]
=
row_datas
|
插入一列数据 。
|
1
2
|
# 在指定列前面插上一列数据
df.insert( col_index, col_name, col_datas,
True
)
|
更新某个单元值 。
|
1
|
df.iloc[row][col]
=
u
'new-data'
|
删除一列 。
|
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|
df2
=
df.drop(
'官方价'
, axis
=
1
, inplace
=
False
)
print
(df2)
# 输出
销量排名 车系 从属品牌
1
-
12
月销量
0
1
哈弗H6 哈弗
376864
1
2
本田CR
-
V 本田
249983
2
3
博越 吉利汽车
240811
3
4
途观L 大众
178574
4
5
长安CS75 PLUS 长安汽车
266824
.. ... ... ... ...
282
283
北汽新能源EX 北汽新能源
879
283
284
奔腾X40 奔腾
20412
284
285
标致
2008
新能源 标致
37
285
286
猎豹CS10 猎豹汽车
14
286
287
森雅R7 一汽
1
[
287
rows x
4
columns]
|
删除一行 。
|
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|
df3
=
df.drop(
2
, axis
=
0
, inplace
=
False
)
print
(df3)
# 输出
销量排名 车系 官方价 从属品牌
1
-
12
月销量
0
1
哈弗H6
9.80
-
15.49
万 哈弗
376864
1
2
本田CR
-
V
16.98
-
27.68
万 本田
249983
3
4
途观L
21.58
-
28.58
万 大众
178574
4
5
长安CS75 PLUS
10.69
-
15.49
万 长安汽车
266824
5
6
本田XR
-
V
12.79
-
17.59
万 本田
168272
.. ... ... ... ... ...
282
283
北汽新能源EX
18.39
-
20.29
万 北汽新能源
879
283
284
奔腾X40 暂无报价 奔腾
20412
284
285
标致
2008
新能源
16.60
-
18.80
万 标致
37
285
286
猎豹CS10
7.98
-
11.98
万 猎豹汽车
14
286
287
森雅R7
6.69
-
10.69
万 一汽
1
[
286
rows x
5
columns]
|
pandas库用于大数据分析和AI，库本身比较复杂，很多功能未必用得上，日常使用可以简单的封装，能够读、写、搜索excel或csv数据，pandas比起专门操作excel的库要好用得多，简单封装一下即可。详细的使用说明，可以参见pandas官方文档.
https://pandas.pydata.org/docs/user_guide/index.html#user-guide 。
到此这篇关于Python入门学习之使用pandas分析excel数据的文章就介绍到这了,更多相关Python用pandas分析excel内容请搜索我以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我！ 。
原文链接：https://blog.csdn.net/KiteRunner/article/details/116571267 。
最后此篇关于Python入门之使用pandas分析excel数据的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于Python入门之使用pandas分析excel数据的内容请搜索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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我是一名优秀的程序员,十分优秀！