pandas处理Excel数据

1. pandas操作Excel表单

　　存在一个Excel文件包含两个sheet页

　　读取Excel文件的两种方式:　

# 方法一, 默认读取第一个表单
import pandas as pd 
df = pd.read_excel("文件名") # 默认打开第一个Excel表单
data = df.head() # 默认读取前五行
print("获取到所有的值:\n{0}".format(data))#格式化输出

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#方法二：通过指定表单名的方式来读取
import pandas 按时pd
df=pd.read_excel('lemon.xlsx',sheet_name='student')#可以通过sheet_name来指定读取的表单
data=df.head()#默认读取前5行的数据
print("获取到所有的值:\n{0}".format(data))#格式化输出

方法二

#方法三：通过表单索引来指定要访问的表单，0表示第一个表单
#也可以采用表单名和索引的双重方式来定位表单
#也可以同时定位多个表单，方式都罗列如下所示
df=pd.read_excel('lemon.xlsx',sheet_name=['python','student'])#可以通过表单名同时指定多个
# df=pd.read_excel('lemon.xlsx',sheet_name=0)#可以通过表单索引来指定读取的表单
# df=pd.read_excel('lemon.xlsx',sheet_name=['python',1])#可以混合的方式来指定
# df=pd.read_excel('lemon.xlsx',sheet_name=[1,2])#可以通过索引 同时指定多个
data=df.values#获取所有的数据，注意这里不能用head()方法哦~
print("获取到所有的值:\n{0}".format(data))#格式化输出

方法三

2. pandas操作Excel的行列

1.读取指定的单行, 数据会存在列表中
import pandas as pd
df=pd.read_excel('lemon.xlsx')#这个会直接默认读取到这个Excel的第一个表单
data=df.ix[0].values#0表示第一行 这里读取数据并不包含表头，要注意哦！
print("读取指定行的数据：\n{0}".format(data))

2. 读取指定的多行
df=pd.read_excel('lemon.xlsx')
data=df.ix[[1,2]].values#读取指定多行的话，就要在ix[]里面嵌套列表指定行数
print("读取指定行的数据：\n{0}".format(data))

3. 读取指定的行列
df=pd.read_excel('lemon.xlsx')
data=df.ix[[1,2],['title','data']].values#读取第一行第二行的title以及data列的值，这里需要嵌套列表
print("读取指定行的数据：\n{0}".format(data))

4. 读取指定的多行多列值
df=pd.read_excel('lemon.xlsx')
data=df.ix[[1,2],['title','data']].values#读取第一行第二行的title以及data列的值，这里需要嵌套列表
print("读取指定行的数据：\n{0}".format(data))

5. 获取所有行的指定列
df=pd.read_excel('lemon.xlsx')
data=df.ix[:,['title','data']].values#读所有行的title以及data列的值，这里需要嵌套列表
print("读取指定行的数据：\n{0}".format(data))

6. 获取行号并打印输出
df=pd.read_excel('lemon.xlsx')
print("输出行号列表",df.index.values)

7. 获取列名并打印输出
df=pd.read_excel('lemon.xlsx')
print("输出列标题",df.columns.values)

8. 获取指定行数的值：
df=pd.read_excel('lemon.xlsx')
print("输出值",df.sample(3).values)#这个方法类似于head()方法以及df.values方法

9. 获取指定列的值
df=pd.read_excel('lemon.xlsx')
print("输出值\n",df['data'].values)

读取行列

3. pandas处理Excel数据成为字典

workbook = pd.read_excel(self.excelpath, sheet_name=self.sheet)
            test_data = []
            for i in workbook.index.values:
                if self.sheet == 0:
                    row_data = workbook.ix[i, ["case_id", "title", "data"]].to_dict()
                elif self.sheet == 1:
                    row_data = workbook.ix[i, ["name", "age", "ks", "ksh", "money", "phone"]].to_dict()
                else:
                    row_data = workbook.ix[
                        i, ["case_id", "case_name", "case_data", "case_header", "case_method", "case_url", "case_port",
                            "case_yq_reault"
                            ]]
                test_data.append(row_data)

pandas将Excel处理成字典

pandas处理Excel数据

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