pandas写入excel文件（Pandas读取并修改excel的示例代码）

pandas写入excel文件

Pandas读取并修改excel的示例代码

一、前言

最近总是和excel打交道，由于数据量较大，人工来修改某些数据可能会有点浪费时间，这时候就使用到了python数据处理的神器—–pandas库，话不多说，直接上pandas。

二、安装

这次使用的python版本是python2.7，安装python可以去python的官网进行下载，这里不多说了。

安装完成后使用python自带的包管理工具pip可以很快的安装pandas。

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1	pip install pandas

如果使用的是anaconda安装的python，会自带pandas。

三、read_excel()介绍

首先可以先创建一个excel文件当作实验数据，名称为example.xlsx，内容如下：

name	age	gender
john	30	male
mary	22	female
smith	32	male

这里是很简单的几行数据，我们来用pandas实际操作一下这个excel表。

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# coding:utf-8 import pandas as pd   data = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name='sheet1') print data

结果如下：

这里使用了read_excel()方法来读取excel，来看一个read_excel()这个方法的api，这里只截选一部分经常使用的参数：

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1	pd.read_excel(io, sheet_name=0, header=0, names=none, index_col=none, usecols=none)

这里主要参数为io，sheet_name，header，usecols和names

• io：excel文件，如果命名为中文，在python2.7中，需要使用decode()来解码成unicode字符串，例如： pd.read_excel('示例'.decode('utf-8))
• sheet_name：返回指定的sheet，如果将sheet_name指定为none，则返回全表，如果需要返回多个表，可以将sheet_name指定为一个列表，例如['sheet1', 'sheet2']
• header：指定数据表的表头，默认值为0，即将第一行作为表头。
• usecols：读取指定的列，例如想要读取第一列和第二列数据：

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1	pd.read_excel("example.xlsx", sheet_name=none, usecols=[0, 1])

四、使用

这里先来一个在机器学习中经常使用的：将所有gender为male的值改为0，female改为1。

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# coding:utf-8 import pandas as pd from pandas import dataframe   # 读取文件 data = pd.read_excel("example.xlsx", sheet_name="sheet1")   # 找到gender这一列，再在这一列中进行比较 data['gender'][data['gender'] == 'male'] = 0 data['gender'][data['gender'] == 'female'] = 1 print data

结果如下：

需要注意的是，这里的data为excel数据的一份拷贝，对data进行修改并不会直接影响到我们原来的excel，必须在修改后保存才能够修改excel。保存的代码如下：

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1	dataframe(data).to_excel('example.xlsx', sheet_name='sheet1', index=false, header=true)

这时候我们再打开example.xlsx文件看看是否更改了：

如果我们想要新增加一列或者一行数据怎么办呢？这里给出参考：

新增列数据：

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1	data['列名称'] = none

新增行数据，这里行的num为excel中自动给行加的id数值

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1	data.loc[行的num] = [值1， 值2， ...]

以上面的数据为例：

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# coding:utf-8 import pandas as pd from pandas import dataframe   data = pd.read_excel("example.xlsx", sheet_name='sheet1')   # 增加行数据，在第5行新增 data.loc[5] = ['james', 32, 'male']   # 增加列数据，给定默认值none data['profession'] = none   # 保存数据 dataframe(data).to_excel('example.xlsx', sheet_name='sheet1', index=false, header=true)

打开excel看到的结果如下：

说完了增加一行或一列，那怎样删除一行或一列呢？

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import pandas as pd from pandas import dataframe   data = pd.read_excel("example.xlsx", sheet_name='sheet1')   # 删除gender列，需要指定axis为1，当删除行时，axis为0 data = data.drop('gender', axis=1)   # 删除第3,4行，这里下表以0开始，并且标题行不算在类 data = data.drop([2, 3], axis=0)   # 保存 dataframe(data).to_excel('example.xlsx', sheet_name='sheet1', index=false, header=true)

这时候打开excel可以看见gender列和除标题行的第3，4行被删除了。

总结

pandas除了上述的基本功能以外，还有其它更高级的操作，想要进一步学习的小伙伴们可以去pandas网站进行学习。

原文链接：https://blog.csdn.net/qq_34377830/article/details/81872568