读取数据

1、读取10行数据

header：指定作为列名的行，默认0，即取第一行的值为列名，数据为列名行以下的数据；若数据不含列名，则设定 header = None。
sep：指定分隔符。如果不指定参数，则会尝试使用逗号分隔。
nrows：需要读取的行数（从文件头开始算起）

tabledata = pandas.read_excel("./hotel.xlsx", header=None, sep=',', nrows=10)

print(tabledata)

2、对读取的数据重新定义列名

names：用于结果的列名列表，如果数据文件中没有列标题行，就需要执行header=None

name_columns = [' ','名字','类型', '城市', '地区', '地点', '评分', '评分人数', '价格']

tabledata = pandas.read_excel("./hotel.xlsx", header=0, names=name_columns, sep=',', nrows=10)

print(tabledata)

3、取出某列值为指定值的所有数据

这里我们做一个简单的遍历操作即可完成，取值使用的函数是ix，更加详细的使用说明可以参考我的另一篇博客，ix | pandas读取表格后的行列取值改值操作

name_columns = [' ','名字','类型', '城市', '地区', '地点', '评分', '评分人数', '价格']

tabledata = pandas.read_excel("./hotel.xlsx", header=0, names=name_columns, sep=',')

hotel_name_list = []

for i in range(421):
    if tabledata.ix[i,2] == "商务出行":
        hotel_name_list.append(tabledata.ix[i,1])

print(hotel_name_list)

4、取出某一列的数值是缺失值的数据

这里开始出现缺失值，提一下缺失值相关的两个参数
na_values：默认会将'-1.#IND', '1.#QNAN', '1.#IND', '-1.#QNAN', '#N/A N/A','#N/A', 'N/A', 'NA', '#NA', 'NULL', 'NaN', '-NaN', 'nan', '-nan', '', 转换为NaN，且na_values参数还支持定义另外的应处理为缺失值的值

原版解释：

na_values
: scalar, str, list-like, or dict, default None
Additional strings to recognize as NA/NaN. If dict passed, specific per-column NA values. By default the following values are interpreted as NaN: '-1.#IND', '1.#QNAN', '1.#IND', '-1.#QNAN', '#N/A N/A','#N/A', 'N/A', 'NA', '#NA', 'NULL', 'NaN', '-NaN', 'nan', '-nan', ''

keep_default_na：bool型，决定是否自动转NaN

name_columns = [' ','名字','类型', '城市', '地区', '地点', '评分', '评分人数', '价格']

tabledata = pandas.read_excel("./hotel.xlsx", header=0, names=name_columns, sep=',')

tableline = tabledata[tabledata['类型'].isnull()]

print(tableline)

修改数据

5、只修改某一列的缺失值

fillna函数用于替换缺失值，常见参数如下：

value参数决定要用什么值去填充缺失值
axis：确定填充维度，从行开始或是从列开始
limit：确定填充的个数，int型

通常limit参数配合axis可以用于替换数量方向的控制

我们这里根据需求，最简单的就是将需要修改的这一列取出来进行修改，之后对原数据进行列重新赋值即可

name_columns = [' ','名字','类型', '城市', '地区', '地点', '评分', '评分人数', '价格']

tabledata = pandas.read_excel("./hotel.xlsx", header=0, names=name_columns, sep=',')

tableline = tabledata['类型'].fillna(value='其他')

tabledata['类型'] = tableline

print(tabledata)

6、修改某一列，用平均值代替缺失值

这个的思路和上面一个基本一致，区别在于我们需要线求出平均值。平均值的求解肯定不需要缺失值参与，于是我们先取出某一列不存在的缺失值的所有数据，再取出这一列数据，通过mean函数直接获取平均值

同理的函数使用还有：

mean()平均值
median()中位数
max()最大值
min()最小值
sum()求和
std()标准差
Series类型独有的方法： argmax()最大值的位置 argmin()最小值的位置

name_columns = [' ','名字','类型', '城市', '地区', '地点', '评分', '评分人数', '价格']

tabledata = pandas.read_excel("./hotel.xlsx", header=0, names=name_columns, sep=',')

tableline = tabledata[tabledata['评分'].isnull().values==False]

score_avg = tableline['评分'].mean()

tableline = tabledata['评分'].fillna(value=score_avg)

tabledata['评分'] = tableline

print(tabledata)

一文带你快速上手 | pandas读取表格后的常用数据处理操作

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