Python可視化數據分析08、Pandas_Excel文件讀寫

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Python可視化數據分析08、Pandas_Excel文件讀寫

前言

博客：【紅目香薰的博客_CSDN博客-計算機理論,2022年藍橋杯,MySQL領域博主】

本文由在下【紅目香薰】原創，首發於CSDN

2022年最大願望：【服務百萬技術人次】

Python初始環境地址：【Python可視化數據分析01、python環境搭建】 

環境需求

環境：win10

開發工具：PyCharm Community Edition 2021.2

數據庫：MySQL5.6

目錄

Python可視化數據分析08、Pandas_Excel文件讀寫

前言

環境需求

前言

Excel寫入

Excel讀取

其它操作

前言

使用Pandas讀寫Excel文件，需要安裝openpyxl、xlsxwriter及xlrd這3個第三方庫。
openpyxl：openpyxl源於PHPExcel，它提供了針對.xlsx文件的讀寫功能
xlsxwriter：用來將內容寫入到.xlsx文件中
xlrd：用來讀取.xls和.xlsx文件中的數據

安裝順序 

pip3 install openpyxlpip3 install xlsxwriterpip3 install xlrd

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Excel寫入

import pandas as pddf = pd.DataFrame({"id": [1, 2, 3], "name": ["雷靜", "小鳳", "春夢"], "age": ["21", "22", "20"]})print(df)# 寫入到Excel文件df.to_excel("test.xlsx", sheet_name='Sheet1')

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Excel讀取

import pandas as pddf = pd.read_excel("test.xlsx")print(df)

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其它操作

import pandas as pddf = pd.read_excel("test.xlsx")# 基礎信息print(df.info)# 查看列名print(df.columns)# 查看各列數據類型print(df.dtypes)# 查看下標print(df.index)# 數據浏覽前2條print(df.head(2))# 查看name到age列print(df.loc[:, "name":"age"])# 基本統計print("最大年齡：", df.age.max())print("平均年齡：", df.age.mean())# 查詢print(df[df.name == "春夢"])# 排序·True正序False倒序print(df.sort_values(by=["age"], ascending=False))# 在第二列【下標是1】添加列df.insert(1, "sex", "女")print(df)# 在最後添加列df["introduce"] = "巾帼"print(df)# 刪除某行df = df.drop(1)print(df)# 替換value = pd.Series([1, "女", "雷靜靜", 20, "大眼姑娘"], index=["id", "sex", "name", "age", "introduce"])df.loc[0] = valuevalue = pd.Series([4, "女", "小龍女", 18, "冰山美人"], index=["id", "sex", "name", "age", "introduce"])df.loc[3] = valueprint(df)# 條數print(len(df))

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