對Python 2.7 pandas 中的read_excel詳解

更新時間：2018年05月04日 09:48:15 作者：G_66_hero

今天小編就為大家分享一篇對Python 2.7 pandas 中的read_excel詳解，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

導入pandas模塊：

import pandas as pd

使用import讀入pandas模塊，并且為了方便使用其縮寫pd指代。

讀入待處理的excel文件：

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

通過使用read_excel函數(shù)讀入excel文件，后面需要替換成excel文件所在的路徑。讀入之后變?yōu)閜andas的DataFrame對象。DataFrame是一個面向列(column-oriented)的二維表結(jié)構(gòu)，且含有列表和行標，對excel文件的操作就轉(zhuǎn)換為對DataFrame操作。另外，如果一個excel含有多個表，如果你只想讀入其中一個可以：

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

增加了一個參數(shù)sheetname，表示的是第幾個表，從0開始計數(shù)。我上面設(shè)置的是1，也就是第二個表。

讀入之后，可以先查看表頭信息和每一列的數(shù)據(jù)類型：

df.dtypes

輸出如下：

Member   object
Unnamed: 1 float64
Unnamed: 2 float64
Unnamed: 3 float64
Unnamed: 4 float64
Unnamed: 5 float64
家內(nèi)外活動類型  object
Unnamed: 7  object
activity  object
dtype: object

提取每個member連續(xù)出現(xiàn)的最后一行數(shù)據(jù)：

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

以上語句的意思是根據(jù)Member字段去除掉多余的行，并且保留相同行的最后一行數(shù)據(jù)。這些就得到了每一個member最后一行的數(shù)據(jù)了，返回了經(jīng)過篩選后的DataFrame。

接下來需要將處理后的結(jié)果，保存為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；然后將DataFrame的內(nèi)容保存到該文件，最后保存該文件到系統(tǒng)的磁盤上。

接下來，你就可以在當前目錄看到一個新的文件，可以直接使用excel打開查看。

Pandas還提供了很多的API，可以根據(jù)具體的任務(wù)，查找API文檔，找到合適的函數(shù)來完成任務(wù)。

附：一個完整的示例

#coding=utf-8
import pandas as pd
 
# 讀入excel文件中的第2個表
df = pd.read_excel('log.xls', sheetname=1)
# 查看表的數(shù)據(jù)類型
print df.dtypes
# 查看Member列的數(shù)據(jù)
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]
'''
 
# 根據(jù)Member字段去除掉多余的行，并且保留相同行的最后一行數(shù)據(jù)
new_df = df.drop_duplicates(subset='Member', keep='last')
# 導出結(jié)果
out = pd.ExcelWriter('output.xls')
new_df.to_excel(out)
out.save()

以上這篇對Python 2.7 pandas 中的read_excel詳解就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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