教你怎么在Python中使用Pandas.DataFrame对Excel进行操作
这里记录下一些Pandas对Excel的操作过程，供自己和码友们交流，共同提高、不断改进。
环境：Python3.6 + Pandas(0.22)
有一个1000行，28列的表格，包含了公司每个项目的各种信息(项目ID，名称，开始时间，状态，结束时间，报价，税率……)。这么多列，看了确实头晕@_@。这里我做了一个简单的表格，来说明一下Pandas是如何读取、筛选Excel的。
import pandas as pd
excelFile = r'TEMP.xlsx'
df = pd.DataFrame(pd.read_excel(excelFile))
print(df)
读取信息到DataFrame里面就这么简单，只需要提供一个excel的名称就好了，当然默认的Sheet名称是Sheet1。我们可以指定读取Sheet的名称的。且看 read_excel 的定义。
def read_excel(io, sheet_name=0, header=0, skiprows=None, skip_footer=0,
index_col=None, names=None, usecols=None, parse_dates=False,
date_parser=None, na_values=None, thousands=None,
convert_float=True, converters=None, dtype=None,
true_values=None, false_values=None, engine=None,
squeeze=False, **kwds):
这里不做过多说明，详细参数说明官方网站 https://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.22/api.html。
print(df) 读取到的信息如下，是不是很简单(向Pandas开发团队致敬)：
Project ID Project Name Start Time Status Offer Tax Rate PM
0 #10001 Microsoft_XXXX 2018-01-01 Completed 1000000 0.060 Bob
1 #10002 Adobe_XXXX 2018-01-02 Processing 105500 0.065 TOM
2 #10003 VMVare_XXXX 2018-01-03 Processing 280000 0.070 Kate
3 #10004 Intel_XXXX 2018-01-04 Processing 520000 0.060 Jone
4 #10005 HP_XXXX 2018-01-05 Pending 600000 0.060 Bob
5 #10006 Lenovo_XXXX 2018-01-06 Completed 980000 0.080 Jone
6 #10007 DELL_XXXX 2018-01-07 Processing 620000 0.060 Kate
7 #10008 ALI_XXXX 2018-01-08 Processing 100000 0.060 Bob
8 #10009 Apple_XXXX 2018-01-09 Pending 80000 0.090 Ken
9 #10010 Google_XXXX 2018-01-10 Completed 610000 0.060 Ken
10 #10011 Amazon_XXXX 2018-01-11 Pending 92000 0.125 Ken
需求一：
我们只想要 Project Name、Status、Offer、Tax Rate、PM 这几列的信息：
import pandas as pd
excelFile = r'TEMP.xlsx'
df = pd.DataFrame(pd.read_excel(excelFile))
df1= df[['Project Name', 'Status', 'Offer', 'Tax Rate', 'PM']]
print(df1)
需求二：
我们只想要 统计 Bob 的项目
import pandas as pd
excelFile = r'TEMP.xlsx'
df = pd.DataFrame(pd.read_excel(excelFile))
df1 = df[['Project Name', 'Status', 'Offer', 'Tax Rate', 'PM']]
df2 = df1.loc[df1['PM'] == 'Bob']
print(df2)
我们只想要 统计 Bob 的，Status为Completed的项目
import pandas as pd
excelFile = r'TEMP.xlsx'
df = pd.DataFrame(pd.read_excel(excelFile))
df1 = df[['Project Name', 'Status', 'Offer', 'Tax Rate', 'PM']]
df2 = df1.loc[df1['PM'] == 'Bob'].loc[df1['Status'] == 'Completed']
print(df2)
需求三：
来统计PM各自的项目信息。
分析：首先我们要知道都有哪些PM，这在表的PM列里面有。
import pandas as pd
excelFile = r'TEMP.xlsx'
df = pd.DataFrame(pd.read_excel(excelFile))
df1 = df[['Project Name', 'Status', 'Offer', 'Tax Rate', 'PM']]
df2 = df1.loc[df1['PM'] == 'Bob'].loc[df1['Status'] == 'Completed']
#获取PM列的值
pmList = df1[['PM']].values.T.tolist()[:][0]
print(pmList)
#排除重复值
pmList = list(set(pmList))
print(pmList)
for pm in pmList:
dfByPM = df1.loc[df1['PM'] == pm]
print('\r\n')
print(dfByPM)
结果如下：
pandas 是不是很强大，我们只需要很少的代码，就可以读取和查询excel的几乎所有内容。