首页
所有分类
TAGS
文字工具 EMOJI BIBLE
编程 Python

pandas 操作 Excel操作总结

Posted in Python onMarch 31, 2021

Python 操作Excel操作总结,包括Series和Data Frame的互转、使用pandas读取Excel表格、python读取多个数据表、python合并多个工作表以及写入Excel文件

pandas是一款基于NumPy的数据分析工具。它提供了大量的能使我们快捷处理数据的方法。

 

文章目录

  • Series和Data Frame的互转
  • 使用pandas读取Excel表格
  • 读取多个数据表
  • 合并多个工作表
  • 写入Excel文件


常用数据类型

  • Series：一维数组，与NumPy中的一维数组相似，和Python自身的list也相似。区别自语Series中的数据只能是一种数据，而list中的数据可以不一样
  • Time-Series：以时间为索引的Series
  • DataFrame：二维的表格型数据结构。经常用于处理Excel表格数据等，这也是我们本节课会重点讲的内容
  • Panel：三维数组（0.25版本后，统一使用xarray，不再支持Panel）

Series和Data Frame的互转

  • 利用to_frame()实现Series转DataFrame
  • 利用squeeze()实现单列数据DataFrame转Series
import pandas as pd
s = pd.Series(["北山啦","关注","点赞"])
s
0    北山啦
1     关注
2     点赞
dtype: object
s = s.to_frame(name="列名")
s
 
  列名
0 北山啦
1 关注
2 点赞 
s.squeeze()
0    北山啦
1     关注
2     点赞
Name: 列名, dtype: object

使用pandas读取Excel表格

在pandas中，读取Excel非常简单，它只有一个方法：readExcel()，但是的参数非常多

主要常用的参数，我们先对其进行了解：

  • io：一般指定excel文件路径就可以了。也可以是其他Excel读取对象如ExcelFile、xlrd.Book等
  • sheet_name：用于指定工作表（sheet）名称。可以是数字（工作表从0开始的索引）
  • header：指定作为列名的行，默认为0，即第一行为列名。如果数据不含列名，则设为None
  • names：指定新的列名列表。列表中元素个数和列数必须一致
  • index_col：指定列为索引列，默认None指的是索引为0的第一列为索引列
  • usecols：要解析数据的列，可以是int或者str的列表，也可以是以逗号分隔的字符串(pandas 0.24新增功能)，例如：”A:F”，表示从A列到F列，”A,C,F”表示A、C、F三列，还可以写成”A,C,F,K:Q”
  • dtype：各列的数据类型，例如：{‘a’: np.float64, ‘b’: np.int32}
  • converters：用于转换各列数据的函数的字典数据，例如：{‘a’: func_1, ‘b’: func_2}
import pandas as pd
sheet = pd.read_excel(io="测试数据.xlsx")
sheet.head()
 
  姓名 年龄 工资
0 OLIVER. 23 7653
1 HARRY. 45 8799
2 GEORGE. 34 9800
3 NOAH. 54 12880
4 JACK. 34 3600

我们先来看一下取回的数据的数据类型是什么。

print(type(sheet))
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

可以看到，它就是我们前面提到的DataFrame数据。，直接通过它的列名称来获取即可，比如，要获得所有的工资信息，可以如下：

print(sheet['工资'])
0      7653
1      8799
2      9800
3     12880
4      3600
5      3800
6      8976
7     12000
8      8900
9      7688
10     6712
11     9655
12     6854
13     8122
14     6788
15     8830
Name: 工资, dtype: int64

可以看到它的所有的数据都列出来了，并且这一列数据的数据类型是int64，即64位整型。
得到这一列数据后，我们可以对它进行处理。

for i in sheet['工资']:
    print(i)
7653
8799
9800
12880
3600
3800
8976
12000
8900
7688
6712
9655
6854
8122
6788
8830

或者将它转换成列表后再处理：

salaries = list(sheet['工资'])
print(salaries)
[7653, 8799, 9800, 12880, 3600, 3800, 8976, 12000, 8900, 7688, 6712, 9655, 6854, 8122, 6788, 8830]

计算大家的平均工资：

sum = 0
for i in salaries:
    sum += i
    
print(f"总工资：{sum}")
ave = sum / len(salaries)
print(f"平均工资：{ave}")
总工资：131057
平均工资：8191.0625

我们也可以对求和的方法，使用lambda表达式（匿名函数）结合reduce()函数进行。reduce()函数会对列表、元组等可遍历的元素依次进行运算：将第一个元素和第二个元素进行运算，并将结果和第三个元素进行运算，直到最后一个元素。

import functools
sum = functools.reduce(lambda x, y: x + y, salaries)
print(sum)
131057

我们可以使用read_excel中的usecols参数，通过它指定我们需要读取数据的列，它接收字符串或者整数列表格式的数据，列表中列出我们想要取出数据的列的名称或者索引。

import pandas as pd
sheet = pd.read_excel(io="测试数据.xlsx", usecols=[2])
sheet
 
  工资
0 7653
1 8799
2 9800
3 12880
4 3600
5 3800
6 8976
7 12000
8 8900
9 7688
10 6712
11 9655
12 6854
13 8122
14 6788
15 8830

或者：

import pandas as pd
sheet = pd.read_excel(io="测试数据.xlsx", usecols=['工资'])
sheet
 
  工资
0 7653
1 8799
2 9800
3 12880
4 3600
5 3800
6 8976
7 12000
8 8900
9 7688
10 6712
11 9655
12 6854
13 8122
14 6788
15 8830

如果想在读取数据的时候，将原来的列的名字改成其他名字，则可以使用names参数指定为其他列名：

import pandas as pd
sheet = pd.read_excel(io="测试数据.xlsx", names=['name','age','salary'])
sheet
 
  name age salary
0 OLIVER. 23 7653
1 HARRY. 45 8799
2 GEORGE. 34 9800
3 NOAH. 54 12880
4 JACK. 34 3600
5 JACOB. 32 3800
6 MUHAMMAD. 51 8976
7 LEO. 46 12000
8 Harper. 42 8900
9 Evelyn. 38 7688
10 Ella. 33 6712
11 Avery. 26 9655
12 Scarlett. 37 6854
13 Madison. 41 8122
14 Lily. 54 6788
15 Eleanor. 28 8830

需要注意的是，此时，我们如果要对这个DataFrame进行操作，就需要使用新的列名了。 如果我们想在取出工资数据的时候，以“￥12,345”的格式显示，则可以在获取数据的时候，就指定转换函数：

import pandas as pd
def formatsalary(num):
    return f"￥{format(num,',')}"

sheet = pd.read_excel(io="测试数据.xlsx", usecols=['工资'],converters={'工资':formatsalary})
sheet
 
  工资
0 ￥7,653
1 ￥8,799
2 ￥9,800
3 ￥12,880
4 ￥3,600
5 ￥3,800
6 ￥8,976
7 ￥12,000
8 ￥8,900
9 ￥7,688
10 ￥6,712
11 ￥9,655
12 ￥6,854
13 ￥8,122
14 ￥6,788
15 ￥8,830

上面通过converters指定了“工资”列，使用formatsalary函数来处理，所以取出来的数据就已经处理过的了。当然，我们也可以取出来后在对其进行格式化。
其他的参数，大家可以自己进行试验。下面我们再来看一下，假设我要取出所有大于等于8000的工资，该如何进行处理呢？我们可以使用按照条件来获取DataFrame的行数据：

import pandas as pd
sheet = pd.read_excel(io="测试数据.xlsx", usecols=['工资'])
high_salary = sheet[sheet['工资'] >= 8000]
high_salary
 
  工资
1 8799
2 9800
3 12880
6 8976
7 12000
8 8900
11 9655
13 8122
15 8830

如果想取得工资大于等于8000小于等于10000的数据：

import pandas as pd
sheet = pd.read_excel(io="测试数据.xlsx")
high_salary = sheet[(sheet['工资'] >= 8000) & (sheet['工资'] <=10000)]
high_salary
 
  姓名 年龄 工资
1 HARRY. 45 8799
2 GEORGE. 34 9800
6 MUHAMMAD. 51 8976
8 Harper. 42 8900
11 Avery. 26 9655
13 Madison. 41 8122
15 Eleanor. 28 8830

如果只想显示符合条件的姓名和工资，则可以通过列表的方式指定要显示的列：

import pandas as pd
sheet = pd.read_excel(io="测试数据.xlsx")
high_salary = sheet[(sheet['工资'] >= 8000) & (sheet['工资'] <=10000)][['姓名','工资']]
high_salary
 
  姓名 工资
1 HARRY. 8799
2 GEORGE. 9800
6 MUHAMMAD. 8976
8 Harper. 8900
11 Avery. 9655
13 Madison. 8122
15 Eleanor. 8830

读取多个数据表

在上面的例子中，虽然在“测试数据.xlsx”文件中包含了两个数据表（sheet），但它只读取了第一个数据表的内容，如果我想把两个数据表数据都读取出来该怎么办呢？可以指定sheet_name参数，它接收字符串、数字、字符串或数字列表以及None。如果指定为None，则返回所有数据表数据。默认为0，即返回第一个数据表数据。

import pandas as pd
sheet = pd.read_excel(io="测试数据.xlsx", sheet_name=[0, 1])
sheet
{0:            姓名  年龄     工资
 0     OLIVER.  23   7653
 1      HARRY.  45   8799
 2     GEORGE.  34   9800
 3       NOAH.  54  12880
 4       JACK.  34   3600
 5      JACOB.  32   3800
 6   MUHAMMAD.  51   8976
 7        LEO.  46  12000
 8     Harper.  42   8900
 9     Evelyn.  38   7688
 10      Ella.  33   6712
 11     Avery.  26   9655
 12  Scarlett.  37   6854
 13   Madison.  41   8122
 14      Lily.  54   6788
 15   Eleanor.  28   8830,
 1:     姓名  年龄     工资
 0   张三  39  15000
 1   李四  43  16000
 2   李雷  25   6800
 3  韩梅梅  28  23000}

可以看到，得到了两个数据表的数据。此时要得到数据表中的数据，就需要先通过sheet[0]、sheet[1]得到第一个数据表的所有数据，再在这个数据表数据中对数据进行处理了，例如：

sheet[1]
 
  姓名 年龄 工资
0 张三 39 15000
1 李四 43 16000
2 李雷 25 6800
3 韩梅梅 28 23000

如果用的是数据表的名字，则应该写成sheet[‘甲公司’]。
如果我们想把这两个数据表的数据合并到一起，可以使用pandas中的concat()函数：

import pandas as pd
sheet = pd.read_excel(io="测试数据.xlsx", sheet_name=[1, 0])
st = pd.concat(sheet,ignore_index = True)
st
 
  姓名 年龄 工资
0 张三 39 15000
1 李四 43 16000
2 李雷 25 6800
3 韩梅梅 28 23000
4 OLIVER. 23 7653
5 HARRY. 45 8799
6 GEORGE. 34 9800
7 NOAH. 54 12880
8 JACK. 34 3600
9 JACOB. 32 3800
10 MUHAMMAD. 51 8976
11 LEO. 46 12000
12 Harper. 42 8900
13 Evelyn. 38 7688
14 Ella. 33 6712
15 Avery. 26 9655
16 Scarlett. 37 6854
17 Madison. 41 8122
18 Lily. 54 6788
19 Eleanor. 28 8830

这里ignore_index的意思是忽略各自的索引，统一使用新的索引。

合并多个工作表

多个EXCECL合并到一个工作表中，Python来帮你实现

# -*- coding:utf-8 -*-
# @Address:https://beishan.blog.csdn.net/
# @Author:北山啦
import pandas as pd
import os
path = r"E:\Python\00数据分析\RichardFu123\五省PM2.5\archive"
dfs,index = [],0
for i in os.listdir(path):
    dfs.append(pd.read_csv(os.path.join(path,i)))
    print(f"正在合并{index+1}工作表")
    index += 1
df = pd.concat(dfs)
df.to_csv("数据汇总.csv",index=False)
正在合并1工作表
正在合并2工作表
正在合并3工作表
正在合并4工作表
正在合并5工作表
正在合并6工作表
正在合并7工作表

写入Excel文件

可以将DataFrame数据写入到一个新的Excel文件中，例如，我们可以将上面合并的两个Excel数据表数据，写入到新的Excel文件中：

df = pd.DataFrame(st)
df.to_excel("合并工资报表.xlsx")

这里我们使用DataFrame上的to_excel()方法将数据写入到Excel文件中。它的原型是：to_excel(self, excel_writer, sheet_name=‘Sheet1’, na_rep=’’, float_format=None, columns=None, header=True, index=True, index_label=None, startrow=0, startcol=0, engine=None, merge_cells=True, encoding=None, inf_rep=‘inf’, verbose=True, freeze_panes=None)，常用的参数说明：

  • excel_writer：需要指定一个写入的文件，可以是字符串或者ExcelWriter对象
  • sheet_name：写入的工作表名称，是一个字符串，默认为’Sheet1’
  • na_rep：当没有数据的时候，应该填入的默认值，默认为空字符串
  • float_format：浮点数格式，默认为None。可以按照float_format="%.2f"这样的方式指定
  • columns：指定写入的列名顺序，是一个列表。
  • header：是否有表头，默认为True，可以是布尔类型或者字符串列表。
  • index：是否加上行索引，默认为True。
  • index_label：索引标签，可以是字符串或者列表，默认为None。
  • startrow：插入数据的起始行，默认为0。
  • startcol：插入数据的其实列，默认0
  • engine：使用的写文件引擎，例如：‘openpyxl’ 、 ‘xlsxwriter’
    当然，我们也可以不限于将一个Excel表中的数据写入到另一个Excel文件，我们自己在程序中运行得到的数据，也可以将其组织成DataFrame后，写入到Excel文件中。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'姓名':['李雷', '韩梅梅', '小明',
                           '张三', '李四', '王五'],
                  '年龄':[31, 22, 30, 49, 38, 33]})
df.to_excel("员工表.xlsx", sheet_name="202002入职")

看看是不是写入到文件了：

f = pd.read_excel("员工表.xlsx")
f
 
  Unnamed: 0 姓名 年龄
0 0 李雷 31
1 1 韩梅梅 22
2 2 小明 30
3 3 张三 49
4 4 李四 38
5 5 王五 33

可以看到，确实已经写入进去了。
那如果要写多个数据到一个Excel文件的多个数据表（sheet）中，该怎么处理呢？此时可以使用下面的方法。

df1 = pd.DataFrame({'姓名':['李雷', '韩梅梅', '小明',
                           '张三', '李四', '王五'],
                  '年龄':[31, 22, 30, 49, 38, 33]})

df2 = pd.DataFrame({'Names': ['Andrew', 'Tomas', 'Larry',
                           'Sophie', 'Sally', 'Simone'],
                   'Age':[42, 37, 39, 35, 29, 27]})



dfs = {'国内员工':df1, '外籍员工':df2}
writer = pd.ExcelWriter('Employees.xlsx', engine='xlsxwriter')

for sheet_name in dfs.keys():
    dfs[sheet_name].to_excel(writer, sheet_name=sheet_name, index=False)
    
writer.save()

看看是不是已经写入到文件了：

sheet = pd.read_excel(io="Employees.xlsx", sheet_name=None)
sheet
{'国内员工':     姓名  年龄
 0   李雷  31
 1  韩梅梅  22
 2   小明  30
 3   张三  49
 4   李四  38
 5   王五  33,
 '外籍员工':     Names  Age
 0  Andrew   42
 1   Tomas   37
 2   Larry   39
 3  Sophie   35
 4   Sally   29
 5  Simone   27}

但是仔细看的话，会发现上面的外籍员工这个数据表，字段Names和Age反了，这是因为DataFrame自动按照字母顺序给我们排序了。要避免这种情况，需要在to_excel()中加上columns来指定表头字段顺序：

df1 = pd.DataFrame({'姓名':['李雷', '韩梅梅', '小明',
                           '张三', '李四', '王五'],
                  '年龄':[31, 22, 30, 49, 38, 33]})

df2 = pd.DataFrame({'Names': ['Andrew', 'Tomas', 'Larry',
                           'Sophie', 'Sally', 'Simone'],
                   'Age':[42, 37, 39, 35, 29, 27]})



dfs = {'国内员工':df1, '外籍员工':df2}
cols = {"国内员工":['姓名', '年龄'],"外籍员工":['Names','Age']}  # 指定列名顺序
writer = pd.ExcelWriter('Employees.xlsx', engine='xlsxwriter')

for sheet_name in dfs.keys():
    dfs[sheet_name].to_excel(writer, sheet_name=sheet_name, index=False, columns = cols[sheet_name])
    
writer.save()

再来看看现在是否正确：

sheet = pd.read_excel(io="Employees.xlsx", sheet_name=None)
sheet
{'国内员工':     姓名  年龄
 0   李雷  31
 1  韩梅梅  22
 2   小明  30
 3   张三  49
 4   李四  38
 5   王五  33,
 '外籍员工':     Names  Age
 0  Andrew   42
 1   Tomas   37
 2   Larry   39
 3  Sophie   35
 4   Sally   29
 5  Simone   27}

现在没问题了。
还可以使用前面读写文件的时候的with … 这种方式。
上面的方式，会覆盖原来的文件内容。如果要在原有的Excel表中加上一个新的数据表（sheet），可以通过下面的方式：

from openpyxl import load_workbook
book = load_workbook("Employees.xlsx")  # 加载原有的数据到Workbook

df3 = pd.DataFrame({'Names': ['Judy'],
                   'Age':[27]})

with pd.ExcelWriter('Employees.xlsx',
                    engine='openpyxl') as writer:  
    writer.book = book  # 让writer加入原来的两个workbook
    df3.to_excel(writer, sheet_name='候补员工', index=False, columns=['Names', 'Age'])
    writer.save()
import pandas as pd
sheet = pd.read_excel(io="Employees.xlsx", sheet_name=None)
sheet
{'国内员工':     姓名  年龄
 0   李雷  31
 1  韩梅梅  22
 2   小明  30
 3   张三  49
 4   李四  38
 5   王五  33,
 '外籍员工':     Names  Age
 0  Andrew   42
 1   Tomas   37
 2   Larry   39
 3  Sophie   35
 4   Sally   29
 5  Simone   27,
 '候补员工':   Names  Age
 0  Judy   27}

可以看到，在原来的Excel文件中，已经加入了“候补员工”这个数据表。加入需要在某个数据表中加入数据（append），可以使用下面方式：

from openpyxl import load_workbook
book = load_workbook("Employees.xlsx")  # 加载原有的数据到Workbook

df4 = pd.DataFrame({'Names': ['Moore'],
                   'Age':[38]})

with pd.ExcelWriter('Employees.xlsx',
                    engine='openpyxl') as writer:  
    writer.book = book  # 让writer加入原来的3个workbook
    writer.sheets = {ws.title: ws for ws in book.worksheets}
    start_row = writer.sheets['候补员工'].max_row
    df4.to_excel(writer, sheet_name='候补员工', index=False, columns=['Names', 'Age'], startrow=start_row,header=False)
    writer.save()

这里的要点是：使用startrow指定要插入数据的文字，这里还要注意我们是往某个已经存在的数据表插入数据，所以要指定正确的sheet_name，还有就是为了避免重复的表头，将header设置成False。

import pandas as pd
sheet = pd.read_excel(io="Employees.xlsx", sheet_name=None)
sheet
{'国内员工':     姓名  年龄
 0   李雷  31
 1  韩梅梅  22
 2   小明  30
 3   张三  49
 4   李四  38
 5   王五  33,
 '外籍员工':     Names  Age
 0  Andrew   42
 1   Tomas   37
 2   Larry   39
 3  Sophie   35
 4   Sally   29
 5  Simone   27,
 '候补员工':    Names  Age
 0   Judy   27
 1  Moore   38}

 

pandas 操作 Excel操作总结

- Author -

北山啦

声明：登载此文出于传递更多信息之目的，并不意味着赞同其观点或证实其描述。

Python 相关文章推荐
python网络编程学习笔记(一)
Jun 09 Python
Python实现快速排序算法及去重的快速排序的简单示例
Jun 26 Python
详解Python装饰器由浅入深
Dec 09 Python
解决python2.7用pip安装包时出现错误的问题
Jan 23 Python
Python实现桶排序与快速排序算法结合应用示例
Nov 22 Python
python编辑用户登入界面的实现代码
Jul 16 Python
Python从使用线程到使用async/await的深入讲解
Sep 16 Python
关于PyTorch源码解读之torchvision.models
Aug 17 Python
PyTorch加载预训练模型实例(pretrained)
Jan 17 Python
python 日志模块 日志等级设置失效的解决方案
May 26 Python
python 提高开发效率的5个小技巧
Oct 19 Python
python 爬虫如何正确的使用cookie
Oct 27 Python
字典算法实现及操作 --python（实用）
如何利用python和DOS获取wifi密码
python爬虫selenium模块详解
Mar 30 #Python
python将图片转为矢量图的方法步骤
Mar 30 #Python
一文搞懂如何实现Go 超时控制
golang中的空接口使用详解
Mar 30 #Python
在 Golang 中实现 Cache::remember 方法详解
Mar 30 #Python
读取(1) translation(2) 分块(1) bs4(1) 装饰器(1) 数据保存(1) 查找算法(1) 二维数组(2) decorator(1) 网页解析(1)
You might like
php两种无限分类方法实例
2015/04/21 PHP
基于PHP实现用户在线状态检测
2020/11/10 PHP
使用jQuery全局事件ajaxStart为特定请求实现提示效果的代码
2010/12/30 Javascript
自己做的模拟模态对话框实现代码
2012/05/23 Javascript
表单验证的完整应用案例探讨
2013/03/29 Javascript
纯js分页代码(简洁实用)
2013/11/05 Javascript
由简入繁实现Jquery树状结构的方法(推荐)
2016/06/10 Javascript
轻松搞定js表单验证
2016/10/13 Javascript
jQuery.datatables.js插件用法及api实例详解
2016/10/28 Javascript
js放到head中失效的原因与解决方法
2017/03/07 Javascript
Angular 2父子组件之间共享服务通信的实现
2017/07/04 Javascript
基于JavaScript实现前端数据多条件筛选功能
2020/08/19 Javascript
nodejs简单访问及操作mysql数据库的方法示例
2018/03/15 NodeJs
vue和iview实现Scroll 数据无限滚动功能
2019/10/31 Javascript
在vue中利用全局路由钩子给url统一添加公共参数的例子
2019/11/01 Javascript
JavaScript实现动态留言板
2020/03/16 Javascript
JS函数参数的传递与同名参数实例分析
2020/03/16 Javascript
JS制作简易计算器的实例代码
2020/07/04 Javascript
[00:20]DOTA2荣耀之路7：-ah fu-抢盾
2018/05/31 DOTA
Python标准库与第三方库详解
2014/07/22 Python
解析Python编程中的包结构
2015/10/25 Python
Python编程实现输入某年某月某日计算出这一天是该年第几天的方法
2017/04/18 Python
Python使用pymysql小技巧
2017/06/04 Python
Python中filter与lambda的结合使用详解
2019/12/24 Python
深入浅析pycharm中 Make available to all projects的含义
2020/09/15 Python
移动端开发HTML5页面点击按钮后出现闪烁或黑色背景的解决办法
2018/09/19 HTML / CSS
美国著名的品牌折扣店：Burlington
2017/06/08 全球购物
世界上最大的在线学习和教学市场：Udemy
2017/11/08 全球购物
高级护理专业毕业生推荐信
2013/12/25 职场文书
班主任寄语大全
2014/04/04 职场文书
企业演讲稿范文大全
2014/05/20 职场文书
三问三解心得体会
2014/09/05 职场文书
教师党员学习群众路线心得体会
2014/11/04 职场文书
公司客户答谢酒会祝酒词
2015/08/11 职场文书
2015秋季田径运动会广播稿
2015/08/19 职场文书
python爬虫selenium模块详解
2021/03/30 Python