读取文件
import pandas as pd # 引入pandas模块
#####################
# People = pd.read_excel(r'F:\Python\py\1\Pandas_Excel_30\People.xlsx') # 使用read_excel方法读取02.excel文件
# print(People.shape) # 使用shape方法输出02.excel的维度（行列）数据，比如有19972行6列运行后会输出19972, 6
# print(People.columns) # 使用columns方法查看sheet第一行每列标题的数据
# print(People.head(3)) # 使用head查看默认前5行数据,后面括号内可指定行数
# print('=======================================================================') # 分隔符便于观看
# print(People.tail(3)) # 使用tail方法查看后三行数据
###################
# People = pd.read_cexl(r'F:\Python\py\1\Pandas_Excel_30\People1.xlsx ',header=1) # 读取People1内容,
# # 由于此文件第一行有无效内容head读取默认从0行开始，所以我们给文件路径后面加header=1把值指定为1
#
# print(People.columns) # 上面改好了下面运行columns方法查看sheet第一行每列标题的数据就会正常了
##########################################
# 如果打开文档后第一行是空的没有数据head会自动跳过并正确识别
# 下面是文档内没有head的人为处理的方式
# 如果第二行代码不设定head运行的话就会自动生成column为012345
# People = pd.read_excel(r'F:\Python\py\1\Pandas_Excel_30\People1.xlsx', header=None) #
# # 上面的写法是将header值设为None（没有的意思）这样读的时候就不会有head了
#
# People.columns = ('ID', 'Type', 'Title', 'FirsName', 'MiddkeName', 'LastName') # 使用columns方法给第一行写入数据就会正常读取heade了
#
# # People = People.set_index('ID') #方法一使用set_index生成一个新的DateFrame赋值于Peop变量引用
# People.set_index('ID', inplace=True) # 最优方法二使用set_index方法后面加上inplac=True参数直接修改当下DateFrame不生成新的
#
# print(People.columns) # 打印查看修改后所读取的head
# People.to_excel(r'F:\Python\py\1\Pandas_Excel_30\People1.xlsx') # 保存修改并覆盖People1文档
# print('Done!')
########################################################
df = pd.read_excel(r'F:\Python\py\1\Pandas_Excel_30\People1.xlsx', index_col='ID')
# 上面代码每次使用pd.read_excel读取这里路径后面不加参数就会自动生成indx，所以就需要在读取时人为使用index_col=指定已有indx那一列的值
df.to_excel(r'F:\Python\py\1\Pandas_Excel_30\People2.xlsx') #输出保存
print(df.head()) #查看head
print('Done!') #打印完毕