教你用Python實現(xiàn)Excel表格處理

更新時間：2021年05月19日 08:57:51 作者：董可倫

今天教各位小伙伴怎么用Python處理excel,文中有非常詳細的代碼示例及相關知識總結,對正在學習python的小伙伴們很有幫助,需要的朋友可以參考下

一、文件

一個測試有兩個sheet頁的Excel測試文件 test.xlsx

二、代碼

import pandas as pd

file1 = pd.ExcelFile('D:\\data\\py\\test.xlsx')
file2 = pd.read_excel('D:\\data\\py\\test.xlsx')
print(file)

<pandas.io.excel._base.ExcelFile object at 0x0000021DE525DF88>
-----------------分割線---------------------
   姓名  年齡 性別  住址
0  張三   7  男 NaN
1  李四   6  男 NaN
2  王芳   6  女 NaN

三、分析

pd.read_excel讀出來是一個dataframe可以直接打印出內(nèi)容，但是只能讀取一個sheet頁，默認第一個sheet頁

@Appender(_read_excel_doc)
@deprecate_kwarg("skip_footer", "skipfooter")
def read_excel(
    io,
    sheet_name=0,
    header=0,
    names=None,
    index_col=None,
    usecols=None,
    squeeze=False,
    dtype=None,
    engine=None,
    converters=None,
    true_values=None,
    false_values=None,
    skiprows=None,
    nrows=None,
    na_values=None,
    keep_default_na=True,
    verbose=False,
    parse_dates=False,
    date_parser=None,
    thousands=None,
    comment=None,
    skip_footer=0,
    skipfooter=0,
    convert_float=True,
    mangle_dupe_cols=True,
    **kwds
):

    for arg in ("sheet", "sheetname", "parse_cols"):
        if arg in kwds:
            raise TypeError(
                "read_excel() got an unexpected keyword argument " "`{}`".format(arg)
            )

    if not isinstance(io, ExcelFile):
        io = ExcelFile(io, engine=engine)
    elif engine and engine != io.engine:
        raise ValueError(
            "Engine should not be specified when passing "
            "an ExcelFile - ExcelFile already has the engine set"
        )

    return io.parse(
        sheet_name=sheet_name,
        header=header,
        names=names,
        index_col=index_col,
        usecols=usecols,
        squeeze=squeeze,
        dtype=dtype,
        converters=converters,
        true_values=true_values,
        false_values=false_values,
        skiprows=skiprows,
        nrows=nrows,
        na_values=na_values,
        keep_default_na=keep_default_na,
        verbose=verbose,
        parse_dates=parse_dates,
        date_parser=date_parser,
        thousands=thousands,
        comment=comment,
        skipfooter=skipfooter,
        convert_float=convert_float,
        mangle_dupe_cols=mangle_dupe_cols,
        **kwds
    )

pd.ExcelFile 返回值是一個Excel對象，不能直接用，但是可以讀取整個Excel內(nèi)容

四、pd.ExcelFile

file = pd.ExcelFile('D:\\data\\py\\test.xlsx')

sheet頁名稱

print(file.sheet_names)

['一年級', '二年級']

遍歷讀取每個sheet頁的內(nèi)容

for name in file.sheet_names:
    _df = pd.read_excel(file,name)
    print(_df)

  姓名  年齡 性別  住址
0  張三   7  男 NaN
1  李四   6  男 NaN
2  王芳   6  女 NaN
   姓名  年齡 性別
0  李明   8  男
1  劉敏   8  女
2  張強   7  男

將兩個sheet頁的內(nèi)容合并，并添加一列內(nèi)容為sheet頁名稱

df_list=[]
for name in file.sheet_names:
    _df = pd.read_excel(file,name)
    _df['班級']=name
    df_list.append(_df)
df = pd.concat([_df for _df in df_list],sort=False)
print(df)

姓名  年齡 性別  住址   班級
0  張三   7  男 NaN  一年級
1  李四   6  男 NaN  一年級
2  王芳   6  女 NaN  一年級
0  李明   8  男 NaN  二年級
1  劉敏   8  女 NaN  二年級
2  張強   7  男 NaN  二年級

忽略掉原來的index

df = pd.concat([_df for _df in df_list],ignore_index=True,sort=False)
print(df)

姓名  年齡 性別  住址   班級
0  張三   7  男 NaN  一年級
1  李四   6  男 NaN  一年級
2  王芳   6  女 NaN  一年級
3  李明   8  男 NaN  二年級
4  劉敏   8  女 NaN  二年級
5  張強   7  男 NaN  二年級

修改列名為英文

df = df.rename(columns={'姓名': 'name', '年齡': 'age', '性別': 'sex', '住址': 'address', '班級': 'class'})
print(df)

name  age sex  address class
0   張三    7   男      NaN   一年級
1   李四    6   男      NaN   一年級
2   王芳    6   女      NaN   一年級
3   李明    8   男      NaN   二年級
4   劉敏    8   女      NaN   二年級
5   張強    7   男      NaN   二年級

將df保存為CSV、Excel文件

df.to_csv('../data/sheet合并.csv',index=False) 
df.to_excel('../data/sheet合并.xls',index=True)

五、總結

可以發(fā)現(xiàn)Python讀寫Excel文件還是很方便的！

/python/blob/master/data/sheet%E5%90%88%E5%B9%B6.xls)

df.to_csv('../data/sheet合并.csv',index=False) 
df.to_excel('../data/sheet合并.xls',index=True)

到此這篇關于教你用Python實現(xiàn)Excel表格處理的文章就介紹到這了,更多相關Python處理Excel內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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