内容简介:环境:python 3.6.8以某米赛尔号举个例子吧:
环境:python 3.6.8
以某米赛尔号举个例子吧:
>>> pd.read_excel('1.xlsx', sheet_name='Sheet2') 名字 等级 属性1 属性2 天赋 0 四九幻曦 100 自然 None 21 1 圣甲狂战 100 战斗 None 0 2 时空界皇 100 光 次元 27
我们在这里使用了 pd.read_excel()
函数来读取excel,来看一下 read_excel()
这个方法的API,这里只截选一部分经常使用的参数:
pd.read_excel(io, sheet_name=0, header=0, names=None, index_col=None, usecols=None)
io
:很明显, 是excel文件的路径+名字字符串
(有中文的话 python2
的老铁需要使用 decode()
来解码成 unicode字符串
)
例如:
>>> pd.read_excel('例子'.decode('utf-8))
sheet_name
:返回指定的 sheet
如果将 sheet_name
指定为 None
,则返回全表
sheet_name
指定为一个列表, 例如['sheet1', 'sheet2']
可以根据 sheet
的名字字符串或索引来值指定所要选取的 sheet
>>> # 如: >>> pd.read_excel('1.xlsx', sheet_name=0) >>> pd.read_excel('1.xlsx', sheet_name='Sheet1') >>> # 返回的是相同的 DataFrame
header:指定数据表的表头,默认值为0, 即将第一行作为表头
usecols:读取指定的列, 也可以通过名字或索引值
>>> # 如: >>> pd.read_excel('1.xlsx', sheet_name=1, usecols=['等级', '属性1']) >>> pd.read_excel('1.xlsx', sheet_name=1, usecols=[1,2]) >>> # 返回的是相同的 DataFrame
直到某一天泰格尔升了一级, 可以这样改一下, 当然用 .iloc
或 .loc
对象都可以
>>> # 读取文件 >>> data = pd.read_excel("1.xlsx", sheet_name="Sheet1") >>> # 找到 等级 这一列,再在这一列中进行比较 >>> data['等级'][data['名字'] == '泰格尔'] += 1 >>> print(data)
LOOK!他升级了!!
>>> data 名字 等级 属性1 属性2 天赋 0 艾欧里娅 100 自然 冰 29 1 泰格尔 81 电 战斗 16 2 布鲁克克 100 水 None 28
现在我们将它保存
data.to_excel('1.xlsx', sheet_name='Sheet1', index=False, header=True)
index:默认为 True
, 是否加行索引, 直接上图吧!
左为 False
, 右为 True
header:默认为 True
, 是否加列标, 上图吧!
左为 False
, 右为 True
而 io, sheet_name
参数同函数 pd.read_excel()
如果我们多捕捉几只或者多加几种属性怎么办呢?这里给出参考:
新增列数据:
>>> data['特性'] = ['瞬杀', 'None', '炎火'] >>> data 名字 等级 属性1 属性2 天赋 特性 0 艾欧里娅 100 自然 冰 29 瞬杀 1 泰格尔 80 电 战斗 16 None 2 布鲁克克 100 水 None 28 炎火
新增行数据,这里行的num为excel中自动给行加的id数值
data.loc[行的num] = [值1, 值2, ...], (注意与 .iloc
的区别)
>>> data.loc[3] = ['小火猴', 1, '火', 'None', 31, 'None'] >>> data 名字 等级 属性1 属性2 天赋 特性 0 艾欧里娅 100 自然 冰 29 瞬杀 1 泰格尔 80 电 战斗 16 None 2 布鲁克克 100 水 None 28 炎火 3 小火猴 1 火 None 31 None
说完了增加一行或一列,那怎样删除一行或一列呢?可以使用 .drop()
函数
>>> # 删除列, 需要指定axis为1,当删除行时,axis为0 >>> data = data.drop('属性1', axis=1) # 删除`属性1`列 >>> data 名字 等级 属性2 天赋 特性 0 艾欧里娅 100 冰 29 瞬杀 1 泰格尔 80 战斗 16 None 2 布鲁克克 100 None 28 炎火 3 小火猴 1 None 31 None >>> # 删除第3,4行,这里下表以0开始,并且标题行不算在类, axis用法同上 >>> data = data.drop([2, 3], axis=0) >>> data 名字 等级 属性2 天赋 特性 0 艾欧里娅 100 冰 29 瞬杀 1 泰格尔 80 战斗 16 None >>> # 保存 >>> data.to_excel('2.xlsx', sheet_name='Sheet1', index=False, header=True)
大家具体可以参考官网提供的API: http://pandas.pydata.org/pand...
以上所述就是小编给大家介绍的《Python Pandas读取修改excel操作攻略》,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对 码农网 的支持!
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