## 使用pandas 读取excel文件,
## 读取到的数据是一个 DataFrame 表格型数据,每一列都是一个Series
## 具体的DataFrame和Series的介绍可以看 pandas的具体介绍
## 读取到数据之后我们就可以使用切片分组以及python的语法来处理这些数据,来进行数据分析处理
##举例
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.read_excel('date.xlsx',sheet_name = 'Sheet1')
data = df.head(500)
### 这个获取前面500行,如果不为空的数据不到500行,自动获取所有全部非空数据
print("获取到所有的值:\n{0}".format(data))
print(data["考生姓名"][1])
## 这个可以根据索引取值,也可以按照key-value键值对取值.但是优先的是key-value键值对取值
# data[0][0]=1111
print(data["初试分数"])
获取到所有的值:
考生姓名 初试分数 复试分数
0 刘** 408 137
1 丁* 401 143
2 王* 398 143
3 陈* 396 137
4 赵** 391 134
5 杜** 390 143
6 陈** 388 142
Name: 初试分数, dtype: int64
pandas 操作csv 文件
csv是最通用的一种文件格式，它可以非常容易地被导入各种PC表格及数据库中。此文件，一行即为数据表的一行。生成数据表字段用半角逗号隔开。csv文件用记事本和excel都能打开，用记事本打开显示逗号，用excel打开，没有逗号了，逗号都用来分列了,还可有Editplus打开,也可以用WPS打开.
pandas 操作txt文件
这里的文件操作,Mode的选择可以有r,read,w,write 还有r+ .w+,具体的介绍可以看前面的python文件操作.