python操作Excel表让你体验光速便捷---读写操作之pandas库(神来之笔，带你飞，全套）

Python 操作Excel之写操作

人总会去追求更好的，分享也是一样，有更好的，怎么能够不分享呢！
下面为大家送来python操作Excel的神来之笔----pandas库
废话不多逼逼，直接上干货分享

准备操作：

1. 导入python库中的pandas库，这只需一句话便可搞定

      import pandas as pd
   

2. 事先准备好一张Excel表，本操作的表为test8.xls,表内容看下图

表格内容：

如下：

pandas操作Excel的常用方法：

直接上代码：

#此处用来学习pandas中的一些常用方法
import pandas as pd
path = 'test8.xls'
#读取表格将其转化成DataFrame的结构类型
df = pd.DataFrame(pd.read_excel(path))

各操作方法及结果展示：

#输出表格的结构信息
df.info()

#查看索引
df.index

#查看列名
df.columns

#查看数据值
df.values
#还可查看类型
print(type(df.values))

#描述性统计
df.describe

#查看前几行数据，默认是前5行
df.head()
#查看后几行数据，默认是后5行
df.tail()
#以上的截图就省略了

# 删除指定列
df = df.drop(["学号"], axis=1) #需要删除多列，直接在中括号里加
#删完后再查看列名
df.columns

#读取指定的单行，数据会存在列表里面
#读取指定多行的话，就要在ix[]里面嵌套列表指定行数
data=df.ix[[1,2]].values
print(data)

# 输出列名
col_title = df.columns.values
print(col_title)

# 输出指定列的值(如姓名列)
name_value = df['姓名'].values
print(name_value)

# 输出行号并打印
row_num = df.index.values
print(row_num)

# 读取指定行并打印
values = df.ix[0].values  #表头列名那行不算，序号下标从0开始
print(values)

#直接用print(df['列名'])这样输出的是Series数据结构的类型
name = df['姓名']
print(name)
#查看类型
print(type(name))

# 某一列各个计数(合并相同值)
col_counts = df['姓名'].value_counts()
print(col_counts)

#接上图，比如要输出左右侧的列，并将其转化成列表，需要如何操作呢？（左侧是index，右侧一般是value值）
# 我们要将Series结构类型转化成列表，只需用tolist()方法
name = col_counts.index.tolist()
print(name)
counts_list = col_counts.tolist()
print(counts_list)

pandas操作Excel的方法还有很多，不可能在这里把所有都罗列出来，但是上面的都是很常用的，当遇到不会的时，要学会查看官网
官网链接：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html

此次分享到这就结束了。

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