Pandas处理Excel文件的操作_pd.read_excel

关于Pandas的基本介绍

Series

Pandas Series 类似表格中的一个列（column），类似于一维数组，可以保存任何数据类型。

Series 由索引（index）和列组成，函数如下：

pandas.Series( data, index, dtype, name, copy)

参数说明：

• data：一组数据(ndarray 类型)。

• index：数据索引标签，如果不指定，默认从 0 开始。

• dtype：数据类型，默认会自己判断。

• name：设置名称。

• copy：拷贝数据，默认为 False。

创建一个简单的Series实例：

import pandas as pd
 
 
a = [1, 2, 3]
myvar = pd.Series(a)
 
 
print(myvar)

输出结果如下

如果不指定索引就从0开始

关于series仅作一个概念介绍，详细可自行了解

DataFrame

DataFrame 是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔型值）。DataFrame 既有行索引也有列索引，它可以被看做由 Series 组成的字典（共同用一个索引）。

 

 

DataFrame 构造方法如下：

pandas.DataFrame( data, index, columns, dtype, copy)

参数说明

• data：一组数据(ndarray、series, map, lists, dict 等类型)。

• index：索引值，或者可以称为行标签。

• columns：列标签，默认为 RangeIndex (0, 1, 2, …, n) 。

• dtype：数据类型。

• copy：拷贝数据，默认为 False。

Pandas DataFrame 是一个二维的数组结构，类似二维数组。

创建DataFrame

使用列表创建

import pandas as pd
 
 
data = [['Google',10],['Runoob',12],['Wiki',13]]
 
 
df = pd.DataFrame(data,columns=['Site','Age'],dtype=float)
 
 
print(df)

输出结果：

 

使用 ndarrays 创建

import pandas as pd
 
 
data = {'Site':['Google', 'Runoob', 'Wiki'], 'Age':[10, 12, 13]}
 
 
df = pd.DataFrame(data)
 
 
print (df)

输出结果：

 

使用字典创建

其中字典的 key 为列名:

import pandas as pd
 
 
data = [{'a': 1, 'b': 2},{'a': 5, 'b': 10, 'c': 20}]
 
 
df = pd.DataFrame(data)
 
 
print (df)

输出结果：

   a   b     c
0  1   2   NaN
1  5  10  20.0

没有对应的部分数据为 NaN

具体用法

首先需要安装pandas并导入pandas库

pip install pandas

import pandas as pd

读取excel

想要运用好pandas需要先了解有哪些参数

参数

read_excel函数能够读取的格式包含：xls, xlsx, xlsm, xlsb, odf, ods 和 odt 文件扩展名。支持读取单一sheet或几个sheet。

官方文档中提供的全部参数信息：

• io：文件路径，支持 str, bytes, ExcelFile, xlrd.Book, path object, or file-like object。默认读取第一个sheet的内容。案例："/desktop/student.xlsx"

• sheet_name：sheet表名，支持 str, int, list, or None；默认是0，索引号从0开始，表示第一个sheet。案例：sheet_name=1, sheet_name="sheet1"，sheet_name=[1,2,"sheet3"]。None 表示引用所有sheet

• header：表示用第几行作为表头，支持 int, list of int；默认是0，第一行的数据当做表头。header=None表示不使用数据源中的表头，Pandas自动使用0,1,2,3…的自然数作为索引。

• names：表示自定义表头的名称，此时需要传递数组参数。在header=None的前提下，补充列名

• index_col：指定列属性为行索引列，支持 int, list of int, 默认是None，也就是索引为0,1,2,3等自然数的列用作DataFrame的行标签。如果传入的是列表形式，则行索引会是多层索引

• usecols：待解析的列，支持 int, str, list-like, or callable ，默认是 None，表示解析全部的列。

• dtype：指定列属性的字段类型。案例：{‘a’: np.float64, ‘b’: np.int32}；默认为None，也就是不改变数据类型。

• engine：解析引擎；可以接受的参数有"xlrd"、"openpyxl"、"odf"、"pyxlsb"，用于使用第三方的库去解析excel文件

• “xlrd”支持旧式 Excel 文件 (.xls)

• “openpyxl”支持更新的 Excel 文件格式

• “odf”支持 OpenDocument 文件格式(.odf、.ods、.odt)

• “pyxlsb”支持二进制 Excel 文件

• converters：对指定列进行指定函数的处理，传入参数为列名与函数组成的字典，和usecols参数连用。key 可以是列名或者列的序号，values是函数，可以自定义的函数或者Python的匿名lambda函数

• skiprows：跳过指定的行（可选参数），类型为：list-like, int, or callable

• nrows：指定读取的行数，通常用于较大的数据文件中。类型int, 默认是None，读取全部数据

• na_values：指定列的某些特定值为NaN

• keep_default_na：是否导入空值，默认是导入，识别为NaN

本篇仅介绍部分常用的参数

运用参数

默认情况

此时文件刚好在当前目录下，读取的时候指定文件名即可，读取的是第一个sheet

df = pd.read_excel("name.xlsx")

或者可以加入dataframe使用

df = pd.DataFrame(pd.read_excel('name.xlsx'))

文件路径 参数io

填写完整的文件路径作为io的取值。也可以使用相对路径

pd.read_excel(r"/Users/peter/Desktop/pandas/Pandas-Excel.xls")

选择子表 参数sheet_name

# pd.read_excel("Pandas-Excel.xls", sheet_name=0) # 效果同上
 
 
# 直接指定sheet的名字
pd.read_excel("Pandas-Excel.xls", sheet_name="Sheet1") # 效果同上

值为数字：读取第x个sheet 值为字符串（表名）：读取指定名称的sheet

选择索引 参数header 参数index_col

header=None表示不使用数据源中的表头，Pandas自动使用0,1,2,3…的自然数作为索引。

df = pd.read_excel('./data/sample.xlsx', header=None)
print(df)
#        0   1   2   3
# 0    NaN   A   B   C
# 1    one  11  12  13
# 2    two  21  22  23
# 3  three  31  32  33
 
 
print(df.columns)
# Int64Index([0, 1, 2, 3], dtype='int64')
print(df.index)
# RangeIndex(start=0, stop=4, step=1)

默认为 header = 0（= 第一行是列名），设置为整数 i 则表示设置i行为列标签，i行之前的数据会被舍弃。

比如这种有标题的表格，如果不设置header（即header=0）则读出来的表格为

                 title Unnamed: 1 Unnamed: 2
0                   id     value1     value2
1  1900-01-01 00:00:00         23         56
2  1900-01-02 00:00:00         33         45
3  1900-01-03 00:00:00         43         34
4  1900-01-04 00:00:00         53         23

如果要舍弃第一行标题，设置为header=1即可

          id  value1  value2
0 1900-01-01      23      56
1 1900-01-02      33      45
2 1900-01-03      43      34
3 1900-01-04      53      23

index_col = None（= 没有指定列作为索引）。

df_default = pd.read_excel('./data/sample.xlsx')
print(df_default)
#   Unnamed: 0   A   B   C
# 0        one  11  12  13
# 1        two  21  22  23
# 2      three  31  32  33
 
 
print(df_default.columns)
# Index(['Unnamed: 0', 'A', 'B', 'C'], dtype='object')
 
 
print(df_default.index)
# RangeIndex(start=0, stop=3, step=1)

如果要将第一列设置为索引，可以显式设置 index_col = 0 

指定列名 参数names

在header=None的前提下，补充指定列名

pd.read_excel("Pandas-Excel.xls", names=["a","b","c","d","e"])  

读取部分列 参数usecols

用于读取指定的列，默认为None表示读取全部列，读取第2-4列usecols = [1,2,3]，也可以直接指定名称

表df=pd.read_excel(io='./data.xls',index_col=[0])

            name  count  socre    sum
date                                 
2017-01-01   mpg     15  1.506  1.330
2017-01-02   asd     18  1.533  1.359
2017-01-03  puck     20  1.537  1.365
2017-01-04    #N     24  1.507  1.334
2017-01-05   NaN     27  1.498  1.325
2017-01-06  some     30  1.506  1.329

字符串"A,C:D":表示选择excel字母列的A列，和C到D列；

# 选择部分列读取（字符串形式）
pd.read_excel(io='./data.xlsx',usecols="A,C:D")
 
 
       date  count  socre
0  2017_1_1     15  1.506
1  2017_1_2     18  1.533
2  2017_1_3     20  1.537
3  2017_1_4     24  1.507
4  2017_1_5     27  1.498
5  2017_1_6     30  1.506

字符列表["date","name"]:表示选择数据的date列和name列；

# 选择部分列读取（字符列表形式）
pd.read_excel(io='./data.xlsx',usecols=['date','name'])
 
 
       date  name
0  2017_1_1   mpg
1  2017_1_2   asd
2  2017_1_3  puck
3  2017_1_4    #N
4  2017_1_5   NaN
5  2017_1_6  some

整数列表[0,2]:表示选择数据的0列和2列；

# 选择部分列读取（整数列表形式）
pd.read_excel(io='./data.xlsx',usecols=[0,2])
 
 
       date  count
0  2017_1_1     15
1  2017_1_2     18
2  2017_1_3     20
3  2017_1_4     24
4  2017_1_5     27
5  2017_1_6     30

函数lambda x:x.endswith("e"):表示选择以字母e结尾的所有列

# 选择部分列读取（函数形式）
pd.read_excel(io='./data.xlsx',usecols=lambda x:x.endswith("e"))
 
 
       date  name  socre
0  2017_1_1   mpg  1.506
1  2017_1_2   asd  1.533
2  2017_1_3  puck  1.537
3  2017_1_4    #N  1.507
4  2017_1_5   NaN  1.498
5  2017_1_6  some  1.506

或者usecols=lambda x: "a" in x：表示选择字段中包含a的列

读取部分行 参数nrows 参数skiprows

设置参数nrows=n，可以读取数据的前n行。nrows默认None，表示读取全部行。

# 选择前3行读取
pd.read_excel(io='./data.xlsx',nrows=4)
 
 
       date  name  count  socre    sum
0  2017_1_1   mpg     15  1.506  1.330
1  2017_1_2   asd     18  1.533  1.359
2  2017_1_3  puck     20  1.537  1.365
3  2017_1_4    #N     24  1.507  1.334
 
 

设置skiprows参数，可以跳过部分行不读取。skiprows默认None，表示不跳过。

# 跳过1，3行不读取
pd.read_excel(io='./data.xlsx',skiprows=[1,3])
 
 
       date  name  count  socre    sum
0  2017_1_2   asd     18  1.533  1.359
1  2017_1_4    #N     24  1.507  1.334
2  2017_1_5   NaN     27  1.498  1.325
3  2017_1_6  some     30  1.506  1.329

可以设置skiprows参数为匿名函数，更加灵活的跳过部分行不读取。

# 跳过部分行不读取（行索引包含[4,5]）
pd.read_excel(io='./data.xlsx',skiprows=lambda x:x in [4,5])
 
 
       date  name  count  socre    sum
0  2017_1_1   mpg     15  1.506  1.330
1  2017_1_2   asd     18  1.533  1.359
2  2017_1_3  puck     20  1.537  1.365
3  2017_1_6  some     30  1.506  1.329

处理excel表中数据

Dataframe提取数据的方法：excel转字典

to_dict() 函数基本语法

DataFrame.to_dict  (self,  orient='dict' ,  into= ) 

函数种只需要填写一个参数：orient 即可 ，但对于写入orient的不同，字典的构造方式也不同，官网一共给出了6种，并且其中一种是列表类型：

• orient ='dict'，是函数默认的，转化后的字典形式：{column(列名) : {index(行名) : value(值) )}}；

• orient ='list' ，转化后的字典形式：{column(列名) :{[ values ](值)}};

• orient ='series' ，转化后的字典形式：{column(列名) : Series (values) (值)};

• orient ='split' ，转化后的字典形式：{'index' : [index]，‘columns' :[columns]，’data‘ : [values]};

• orient ='records' ，转化后是 list形式：[{column(列名) : value(值)}......{column:value}];

• orient ='index' ，转化后的字典形式：{index(值) : {column(列名) : value(值)}};

备注：上面中 value 代表数据表中的值，column表示列名，index 表示行名，如下图所示：

to_dict()函数的代码实例

实际上述六种构造方式所处理 DataFrame 数据是统一的，如下：

（意思就是数据源统一，创建的DataFrame是一样的）

df =pd.DataFrame({'col_1':[1,2],'col_2':[0.5,0.75]},index =['row1','row2'])
 
 
      col_1  col_2
row1      1   0.50
row2      2   0.75

1.orient ='dict' — {column(列名) : {index(行名) : value(值) )}}

orient = 'list' 时，可以很方面得到 在某一列 各值所生成的列表集合，例如我想得到col_2 对应值得列表

>>> df.to_dict('dict')
{'col_1': {'row1': 1, 'row2': 2}, 'col_2': {'row1': 0.5, 'row2': 0.75}}
 
 
#orient = 'dict' 可以很方便得到 在某一列对应的行名与各值之间的字典数据类型，例如在源数据上面我想得到在col_1这一列行名与各值之间的字典，直接在生成字典查询列名为col_1
>>> df.to_dict('dict')['col_1']
{'row1': 1, 'row2': 2}

2.orient ='list' — {column(列名) :{[ values ](值)}};

生成字典中 key为各列名，value为各列对应值的列表

>>> df.to_dict('list')
{'col_1': [1, 2], 'col_2': [0.5, 0.75]}

3.orient ='series' — {column(列名) : Series (values) (值)};

orient ='series' 与 orient = 'list' 唯一区别就是，这里的 value 是 Series数据类型，而前者为列表类型

>>> df.to_dict('series')
{'col_1': row1    1
row2    2
Name: col_1, dtype: int64, 'col_2': row1    0.50
row2    0.75
Name: col_2, dtype: float64}

4.orient ='split' — {'index' : [index]，‘columns' :[columns]，’data‘ : [values]};

orient ='split' 得到三个键值对，列名、行名、值各一个，value统一都是列表形式；

>>> df.to_dict('split')
{'index': ['row1', 'row2'], 'columns': ['col_1', 'col_2'], 'data': [[1, 0.5], [2, 0.75]]}

orient = 'split' 可以很方便得到DataFrame数据表中全部列名或者行名的列表形式，例如我想得到全部列名：

>>> df.to_dict('split')['columns']
['col_1', 'col_2']

5.orient ='records' — [{column:value(值)},{column:value}....{column:value}];

注意的是，orient ='records' 返回的数据类型不是 dict ; 而是list 列表形式，由全部列名与每一行的值形成一一对应的映射关系:

>>> df.to_dict('records')
[{'col_1': 1, 'col_2': 0.5}, {'col_1': 2, 'col_2': 0.75}]

6.orient ='index' — {index:{culumn:value}};

orient ='index'与2.1用法刚好相反，求某一行中列名与值之间一一对应关系(查询效果与2.5相似)：

>>> df.to_dict('index')
{'row1': {'col_1': 1, 'col_2': 0.5}, 'row2': {'col_1': 2, 'col_2': 0.75}}
​
#查询行名为 row2 列名与值一一对应字典数据类型
>>> df.to_dict('index')['row2']
{'col_1': 2, 'col_2': 0.75}

输出到excel文件

此部分用到dataframe

简单模拟一份数据

df2 = pd.DataFrame({"num1":[1,2,3],
                   "num2":[4,5,6],
                   "num3":[7,8,9]})
print(df2)
                   
   num1  num2  num3
0     1     4     7
1     2     5     8
2     3     6     9                   

输出到excel

df2.to_excel("newdata_1.xlsx")

效果如下：

如果不想要索引号：

df2.to_excel("newdata_2.xlsx",index=False)
 

参考：pandas.read_excel — pandas 1.5.0 documentation

部分内容转载自：python--pandas读取excel_FTDdata的博客-CSDN博客_pandas读取数据