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【Python】pandas对excel的操作_pandas excel xieru gongshi

pandas excel xieru gongshi

最近经常看到各平台里都有Python的广告,都是对excel的操作,这里明哥收集整理了一下pandas对excel的操作方法和使用过程。本篇介绍 pandas 的 DataFrame 对列 (Column) 的处理方法。示例数据请通过明哥的gitee进行下载。

增加计算列

pandas 的 DataFrame,每一行或每一列都是一个序列 (Series)。比如:

import pandas as pd
df1 = pd.read_excel('./excel-comp-data.xlsx');

此时,用 type(df1['city'],显示该数据列(column)的类型是 pandas.core.series.Series。理解每一列都是 Series 非常重要,因为 pandas 基于 numpy,对数据的计算都是整体计算。深刻理解这个,才能理解后面要说的诸如 apply() 函数等。

如果列名 (column name)没有空格,则列有两种方式表达:

df1['city'] 
df1.city

如果列名有空格,或者创建新列(即该列不存在,需要创建,第一次使用的变量),则只能用第一种表达式。

假设我们要对三个月的数据进行汇总,可以使用下面的方法。实际上就是创建一个新的数据列:

# 由于是创建,不能使用 df.Total
df1['Total'] = df1['Jan'] + df1['Feb'] + df1['Mar']

df1['Jan']df1['Mar'] 都是 Series,所以使用 + 号,可以得到三个 Series 对应位置的数据合计。

img

当然,也可以用下面的方式:

df1['total'] = df1.Jan + df1.Feb + df1.Mar

增加条件计算列

假设现在要根据合计数 (Total 列),当 Total 大于 200,000 ,类别为 A,否则为 B。在 Excel 中实现用的是 IF 函数,但在 pandas 中需要用到 numpy 的 where 函数:

df1['category'] = np.where(df1['total'] > 200000, 'A', 'B')

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在指定位置插入列

上面方法增加的列,位置都是放在最后。如果想要在指定位置插入列,要用 dataframe.insert() 方法。假设我们要在 state 列后面插入一列,这一列是 state 的简称 (abbreviation)。在 Excel 中,根据 state 来找到 state 的简称 ,一般用 VLOOKUP 函数。我们用两种方法来实现,第一种方法,简称来自 Python 的 dict。

数据来源:

state_to_code = {"VERMONT": "VT", "GEORGIA": "GA", "IOWA": "IA", "Armed Forces Pacific": "AP", "GUAM": "GU",
                 "KANSAS": "KS", "FLORIDA": "FL", "AMERICAN SAMOA": "AS", "NORTH CAROLINA": "NC", "HAWAII": "HI",
                 "NEW YORK": "NY", "CALIFORNIA": "CA", "ALABAMA": "AL", "IDAHO": "ID", "FEDERATED STATES OF MICRONESIA": "FM",
                 "Armed Forces Americas": "AA", "DELAWARE": "DE", "ALASKA": "AK", "ILLINOIS": "IL",
                 "Armed Forces Africa": "AE", "SOUTH DAKOTA": "SD", "CONNECTICUT": "CT", "MONTANA": "MT", "MASSACHUSETTS": "MA",
                 "PUERTO RICO": "PR", "Armed Forces Canada": "AE", "NEW HAMPSHIRE": "NH", "MARYLAND": "MD", "NEW MEXICO": "NM",
                 "MISSISSIPPI": "MS", "TENNESSEE": "TN", "PALAU": "PW", "COLORADO": "CO", "Armed Forces Middle East": "AE",
                 "NEW JERSEY": "NJ", "UTAH": "UT", "MICHIGAN": "MI", "WEST VIRGINIA": "WV", "WASHINGTON": "WA",
                 "MINNESOTA": "MN", "OREGON": "OR", "VIRGINIA": "VA", "VIRGIN ISLANDS": "VI", "MARSHALL ISLANDS": "MH",
                 "WYOMING": "WY", "OHIO": "OH", "SOUTH CAROLINA": "SC", "INDIANA": "IN", "NEVADA": "NV", "LOUISIANA": "LA",
                 "NORTHERN MARIANA ISLANDS": "MP", "NEBRASKA": "NE", "ARIZONA": "AZ", "WISCONSIN": "WI", "NORTH DAKOTA": "ND",
                 "Armed Forces Europe": "AE", "PENNSYLVANIA": "PA", "OKLAHOMA": "OK", "KENTUCKY": "KY", "RHODE ISLAND": "RI",
                 "DISTRICT OF COLUMBIA": "DC", "ARKANSAS": "AR", "MISSOURI": "MO", "TEXAS": "TX", "MAINE": "ME"}

如果我们想根据 dict 的 key 找到对应的值,可以使用 dict.get() 方法,这个方法在找不到 key 的时候,不会抛出异常,只是返回 None。比如

state_to_code.get('TEXAS')  # 返回 TX
state_to_code.get('TEXASS')  # 返回 None

dict.get() 方法参数为 key,是一个标量值。我们并不能像下面这样把整列都传给这个方法,比如下面这样:

df1['abbrev'] = state_to_code.get(df1['state'])

所以我们需要先构造一个 Series (abbrev),然后把 abbrev 赋值给 df1['abbrev']

abbrev = df1['state'].apply(lambda x: state_to_code.get(x.upper()))
df1['abbrev'] = abbrev        # 在后面插入列
df1.insert(6, 'abbr', abbrev) # 在指定位置插入列

apply() 函数值得专门写一篇,暂且不细说。

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Vlookup 函数功能实现

实现类似 Excel 的 VLookup 功能,可以用 dataframe.merge() 方法。为此,需要将 state_to_code 这个 dict 的数据加载到 DataFrame 中。这里提供两种方法。

方法1: 把数据放在 excel 工作表中,然后读取 Excel 文件加载。数据如下:

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excel_file = pd.ExcelFile('excel-comp-data.xlsx')
df_abbrev = pd.read_excel(excel_file, sheetname = 'abbrev')
df2 = df1.merge(df_abbrev, on='state')  # 类似数据库的 inner join,不匹配数据不会显示

VLookup 函数根据位置来匹配,merge() 方法根据列名来匹配。因为上面语句中没有指定连接类型,不匹配的记录不会显示。如果需要将 df1 的数据全部显示出来,需要指定 merge() 方法的 how 参数:

df3 = df1.merge(df_abbrev, on='state', how='left') # 类似数据库的 left join

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方法2:直接将 state_to_code 加载到 DataFrame。但因为 state_to_code 全部是标量值 (scalar values),方法有一点不同,如下:

# 将 state_to_code 直接加载到 DataFrame
abbr2 = pd.DataFrame(list(state_to_code.items()), columns=['state', 'abbr'])

计算合计数

假如需要对各个月份以及月份合计数进行求和。pandas 可以对 Series 运行 sum() 方法来计算合计:

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.read_excel('./excel-comp-data.xlsx');
df['Total'] = df.Jan + df.Feb + df.Mar

# sum_row 的类型是 pandas.core.series.Series, Jan, Feb 等成为 Series 的 index
sum_row = df[['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Total']].sum()

img

也可以将 sum_row 转换成 DataFrame, 以列的方式查看。DataFrameT 方法实现行列互换。

# 转置变成 DataFrame
df_sum = pd.DataFrame(data=sum_row).T
df_sum

img

如果想要把合计数放在数据的下方,则要稍作加工。首先通过 reindex() 函数将 df_sum 变成与 df 具有相同的列,然后再通过 append() 方法,将合计行放在数据的后面:

# 转置变成 DataFrame
df_sum = pd.DataFrame(data=sum_row).T

# 将 df_sum 添加到 df
df_sum = df_sum.reindex(columns=df.columns)

# append 创建一个新的 DataFrame
df_with_total = df.append(df_sum, ignore_index=True)

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分类汇总

Excel 的分类汇总功能,在数据功能区,但因为分类汇总需要对数据进行排序,并且分类汇总的数据与明细数据混在一起,个人很少用到,分类汇总一般使用数据透视表。

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而在 pandas 进行分类汇总,可以使用 DataFramegroupby() 函数,然后再对 groupby() 生成的 pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy 对象进行求和:

df_groupby = df[['state','Jan', 'Feb','Mar', 'Total']].groupby('state').sum()
df_groupby.head()

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数据格式化

pandas 默认的数据显示,没有使用千分位分隔符,在数据较大时,感觉不方便。如果需要对数据的显示格式化,可以自定义一个函数 number_format(),然后对 DataFrame 运行 applymap(number_format) 函数。applymap() 函数对 DataFrame 中每一个元素都运行 number_format 函数。number_format 函数接受的参数必须为标量值,返回的也是标量值。

# 数字格式化
def number_format(x):
    return "{:,.0f}".format(x) # 使用逗号分隔,没有小数位

formated_df = df_groupby.applymap(number_format)
formated_df.head()

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数据透视表

pandas 运行数据透视表,使用 pivot_table() 方法。熟练使用 pivot_table() 需要一些练习。这里只是介绍最基本的功能:

  • index 参数: 按什么条件进行汇总
  • values 参数:对哪些数据进行计算
  • aggfunc 参数:aggregation function,执行什么运算
# pivot table
# pd.pivot_table 生成一个新的 DataFrame
df_pivot = pd.pivot_table(df, index=['state'], values=['Jan','Feb','Mar','Total'], aggfunc= np.sum)

总结

Pandas可以对Excel进行基础的读写操作

Pandas可以实现对Excel各表各行各列的增删改查

Pandas可以进行表中列行筛选等

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