對Python 2.7 pandas 中的read_excel詳解

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匯入pandas模組:


import pandas as pd

使用import讀入pandas模組,並且為了方便使用其縮寫pd指代。

讀入待處理的excel檔案:


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

通過使用read_excel函式讀入excel檔案,後面需要替換成excel檔案所在的路徑。讀入之後變為pandas的DataFrame物件。DataFrame是一個面向列(column-oriented)的二維表結構,且含有列表和行標,對excel檔案的操作就轉換為對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)

增加了一個引數sheetname,表示的是第幾個表,從0開始計數。我上面設定的是1,也就是第二個表。

讀入之後,可以先檢視錶頭資訊和每一列的資料型別:


df.dtypes

輸出如下:


Member   object
Unnamed: 1 float64
Unnamed: 2 float64
Unnamed: 3 float64
Unnamed: 4 float64
Unnamed: 5 float64
家內外活動型別  object
Unnamed: 7  object
activity  object
dtype: object

提取每個member連續出現的最後一行資料:


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

以上語句的意思是根據Member欄位去除掉多餘的行,並且保留相同行的最後一行資料。這些就得到了每一個member最後一行的資料了,返回了經過篩選後的DataFrame。

接下來需要將處理後的結果,儲存為excel檔案:


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

output.xls是你要儲存的檔名,可以任取;然後將DataFrame的內容儲存到該檔案,最後儲存該檔案到系統的磁碟上。

接下來,你就可以在當前目錄看到一個新的檔案,可以直接使用excel開啟檢視。

Pandas還提供了很多的API,可以根據具體的任務,查詢API文件,找到合適的函式來完成任務。

附:一個完整的示例


#coding=utf-8
import pandas as pd
# 讀入excel檔案中的第2個表
df = pd.read_excel('log.xls', sheetname=1)
# 檢視錶的資料型別
print df.dtypes
# 檢視Member列的資料
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Member欄位去除掉多餘的行,並且保留相同行的最後一行資料
new_df = df.drop_duplicates(subset='Member', keep='last')
# 匯出結果
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容了,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支援指令碼之家。

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