对Python 2.7 pandas 中的read_excel详解

2019年8月24日20:59:28
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这篇文章主要介绍了关于对Python 2.7 pandas 中的read_excel详解,有着一定的参考价值,现在分享给大家,有需要的朋友可以参考一下

导入pandas模块:

import pandas as pd

使用import读入pandas模块,并且为了方便使用其缩写pd指代。

读入待处理的excel文件:

df = pd.read_excel('log.xls')

通过使用read_excel函数读入excel文件,后面需要替换成excel文件所在的路径。读入之后变为pandas的DataFrame对象。DataFrame是一个面向列(column-oriented)的二维表结构,且含有列表和行标,对excel文件的操作就转换为对DataFrame操作。另外,如果一个excel含有多个表,如果你只想读入其中一个可以:

df = pd.read_excel('log.xls', sheetname=1)

增加了一个参数sheetname,表示的是第几个表,从0开始计数。我上面设置的是1,也就是第二个表。

读入之后,可以先查看表头信息和每一列的数据类型:

df.dtypes

输出如下:

Member   object
Unnamed: 1 float64
Unnamed: 2 float64
Unnamed: 3 float64
Unnamed: 4 float64
Unnamed: 5 float64
家内外活动类型  object
Unnamed: 7  object
activity  object
dtype: object

提取每个member连续出现的最后一行数据:

new_df = df.drop_duplicates(subset='Member', keep='last')

以上语句的意思是根据Member字段去除掉多余的行,并且保留相同行的最后一行数据。这些就得到了每一个member最后一行的数据了,返回了经过筛选后的DataFrame。

接下来需要将处理后的结果,保存为excel文件:

out = pd.ExcelWriter('output.xls')
new_df.to_excel(out)
out.save()

output.xls是你要保存的文件名,可以任取;然后将DataFrame的内容保存到该文件,最后保存该文件到系统的磁盘上。

接下来,你就可以在当前目录看到一个新的文件,可以直接使用excel打开查看。

Pandas还提供了很多的API,可以根据具体的任务,查找API文档,找到合适的函数来完成任务。

附:一个完整的示例

#coding=utf-8
import pandas as pd
 
# 读入excel文件中的第2个表
df = pd.read_excel('log.xls', sheetname=1)
# 查看表的数据类型
print df.dtypes
# 查看Member列的数据
print df['Member']
 
'''
# 新建一列,每一行的值是Member列和activity列相同行值的和
for i in df.index:
 df['activity_2'][i] = df['Member'][i] + df['activity'][i]
'''
 
# 根据Member字段去除掉多余的行,并且保留相同行的最后一行数据
new_df = df.drop_duplicates(subset='Member', keep='last')
# 导出结果
out = pd.ExcelWriter('output.xls')
new_df.to_excel(out)
out.save()

以上就是对Python 2.7 pandas 中的read_excel详解的详细内容,更多请关注php教程其它相关文章!

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