pandas针对excel处理的实现

本文主要介绍了pandas针对excel处理的实现，分享给大家，具体如下：

读取文件

import padas
df = pd.read_csv("")  #读取文件
pd.read_clipboard()  #读取粘贴板的内容
#解决数据显示不完全的问题
pd.set_option('display.max_columns', None)
pd.set_option('display.max_rows', None)
#获取指定单元格的值
datefirst = config.iloc[0,1]
datename = config.iloc[0,2]
#新建一列two,筛选料号一列的前俩个
sheet["two"] = sheet["料号"].apply(lambda x:x[:2])

数值处理

df["dog"] = df["dog"].replace(-1,0)  #数值替换
#apply理解函数作为一个对象,可以作为参数传递给其它参数,并且能作为函数的返回值
df["price_new"] = df["price"].apply(lambda pri:pyi.lower())  #新列对老列处理
df["pricee"] = df["price"] *2  #新列

获取数据

data = df.head()  #默认读取前行
df = pd.read_excel("lemon.xlsx",sheet_name=["python","student"]) #可以通过表单名同时读取多个
df = pd.read_excel("lemon.clsx",sheet_name=0) 

data = df.values #获取所有的数据
print("获取到所有的值:\n{0}".format(data)) #格式化输出

df = pd.read_excel("lemon.xlsx")
data = df.ix[0].values   #表示第一行,不包含表头
print("获取到所有的值:\n{0}".format(data)) #格式化输出

loc和iloc详解

loc[row,cloumn] 先行后列 : 是全部行或列,一般多行可以用中括号,连续的可以用a:c等
iloc[index,columns] 行索引,列索引,索引都是从0开始,用法是一样的

多行

多行嵌套
df = pd.read_excel("lemon.xlsx")
data = df.loc[1,2]  #读取指定多行的话,就要在ix[]里面嵌套列表指定行数
print("获取到所有的值:\n{0}".format(data)) #格式化输出

多行
df=pd.read_excel('lemon.xlsx')
data=df.ix[1,2]#读取第一行第二列的值，这里不需要嵌套列表
print("读取指定行的数据：\n{0}".format(data))

多行多列嵌套
df=pd.read_excel('lemon.xlsx')
data=df.ix[[1,2],['title','data']].values#读取第一行第二行的title以及data列的值，这里需要嵌套列表
print("读取指定行的数据：\n{0}".format(data))

获取所有行和指定列
df=pd.read_excel('lemon.xlsx')
data=df.ix[:,['title','data']].values#读所有行的title以及data列的值，这里需要嵌套列表
print("读取指定行的数据：\n{0}".format(data))

输出行号和列号

输出行号并打印输出
df=pd.read_excel('lemon.xlsx')
print("输出行号列表",df.index.values)
输出结果是：
输出行号列表 [0 1 2 3]

输出列名并打印输出
df=pd.read_excel('lemon.xlsx')
print("输出列标题",df.columns.values)
运行结果如下所示：
输出列标题 ['case_id' 'title' 'data']

获取指定行数的值
df=pd.read_excel('lemon.xlsx')
print("输出值",df.sample(3).values)#这个方法类似于head()方法以及df.values方法
输出值
 [[2 '输入错误的密码' '{"mobilephone":"18688773467","pwd":"12345678"}']
 [3 '正常充值' '{"mobilephone":"18688773467","amount":"1000"}']
 [1 '正常登录' '{"mobilephone":"18688773467","pwd":"123456"}']]

获取指定值

获取指定列的值
df=pd.read_excel('lemon.xlsx')
print("输出值\n",df['data'].values)

excel数据转字典
df=pd.read_excel('lemon.xlsx')
test_data=[]
for i in df.index.values:#获取行号的索引，并对其进行遍历：
  #根据i来获取每一行指定的数据 并利用to_dict转成字典
  row_data=df.ix[i,['case_id','module','title','http_method','url','data','expected']].to_dict()
  test_data.append(row_data)
print("最终获取到的数据是：{0}".format(test_data))

基本格式化

把带有空值的行全部去除
df.dropna()

对空置进行填充
df.fillna(value=0)
df["price"].fillna(df["price".mean()])

去除字符串两边的空格
df["city"] = df["city"].map(str.strip)

大小写转换
df["city"] = df["city"].map(str.lower)

更改数据格式
df["price"].fillna(0).astype("int")

更改列的名称
df.rename(columns={"category":"category_size"})

删除重复项
df["city"].drop_duplicates()
df["city"].drop_duplicates(keep="last")

数字修改和替换
df["city"].replace("sh","shanghai")

前3行数据
df.tail(3)

给出行数和列数
data.describe()

打印出第八行
data.loc[8]

打印出第八行[column_1]的列
data.loc[8,column_1]

第四到第六行(左闭右开)的数据子集
data.loc[range(4,6)]

统计出现的次数
data[column_1].value_counts()

len()函数被应用在column_1列中的每一个元素上
map()运算给每一个元素应用一个的函数
data[column_1].map(len).map(lambda x : x/100).plot()  plot是绘图


apply()  给一个列应用一个函数

applymap() 会给dataframe中的所有单元格应用一个函数

遍历行和列
for i,row in data.iterrows():
	print(i,row)


选择指定数据的行
important_dates = ['1/20/14', '1/30/14']
data_frame_value_in_set = data_frame.loc[data_frame['Purchase Date']\
.isin(important_dates), :]

选择0-3列
import pandas as pd
import sys

input_file = r"supplier_data.csv"
output_file = r"output_files\6output.csv"

data_frame = pd.read_csv(input_file)
data_frame_column_by_index = data_frame.iloc[:, [0, 3]]
data_frame_column_by_index.to_csv(output_file, index=False)

添加行头
import pandas as pd
input_file = r"supplier_data_no_header_row.csv"
output_file = r"output_files\11output.csv"
header_list = ['Supplier Name', 'Invoice Number', \
'Part Number', 'Cost', 'Purchase Date']
data_frame = pd.read_csv(input_file, header=None, names=header_list)
data_frame.to_csv(output_file, index=False)

数据多表合并

数据合并
1.将表格通过concat()方法进行合并
参数如下:
objs(必须参数):参与连接的pandas对象的列表或字典
axis:指明连接的轴向,默认为0
join:选中inner或outer(默认),其它轴向上索引是按交集(inner)还是并集(outer)进行合并
join_axes:指明用于其他N-1条轴的索引,不执行并集/交集运算
keys:与连接对象有关的值,用于形成连接轴向上的层次化索引
verify_integrity:是否去重
ignore_index:是否忽略索引

合并:
eg:
frames = [df1,df2,df3]
result = pd.concat(frames)
result = pd.concat(frames,keys=["x","y","z"]) #把每张表来个定义

新增df4表,横向连接到df1表的第2367列,空置补nan
index:是新增的行
axis=1是指列
df4 = pd.DataFrame(["B":["sf"],"D":["'sf],index=[2,3,6,7]])
result = pd.concat([df1,df4],axis=1)

将df1和df4横向进行交集合并
result = pd.concat([df1,df4],axis=1,join="inner")  列是增加,行是交集

按照df1的索引进行df1表和df4表的横向索引
pd.concat([df1,df4],axis=1,join_axes=[df1.index]) 列是增加,行以df1为准,空的为NaN

通过append()方法连接表格

result = df1.append(df2)
result = df1.append(df4,ignore_index=True) 空格Nan补充

新增一列s1表,并且跟df1进行横向合并
s1 = pd.Series(["1","2","3","4"],name="x")
result = pd.concat([df1,s1],axis=1)   name是列,serise是一维列表,没有name,他会用索引0开始继续填充

pd.concat([df1,s1],axis=1,ignore_index=True)  表格合并后不保留原来的索引列名

将key作为两张表连接的中介
result = pd.merge(left,right,on="key")

result = pd.merge(right,left,on=["key1","key2"])
key1和key2,只要有相同值就行,最后的排列是大的值为key1,小的key2

通过左表索引连接右表
right = pd.DataFrame({"key1":["K0","K2","K1","K2"],
          "key2":["K0","K1","K0","K0"],
          "C":["C0","C1","C2","C3"],
          "D":["D0","D1","D2","D3"]},
		index = ["k0","k1","k2"])
result = left.join(right)   以做索引为基准,right没有左索引的用Nan填充

result = left.join(right,how='outer') how:连接方式

on属性在merge中,以k为中心拼接,有相同的就拼
result = pd.merge(left,right,on="K")

result = pd.merge(left,right,on="K",suffixes=["_l","_r"])  更改拼接后的neme属性

# 解决显示不完全的问题
pd.set_option('display.max_columns', None)
pd.set_option('display.max_rows', None)
config = pd.read_excel("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\数据\\文件名配置.xlsx", dtype=object)
datefirst = config.iloc[0, 1]
datename = config.iloc[0, 2]
dateall = datefirst + r"\\" + datename
textfile = config.iloc[1, 1]
textname = config.iloc[1, 2]
textall = textfile + r"\\" + textname

sheet = pd.read_excel(dateall, sheet_name="Sheet2", dtype=object)
sheet["two"] = sheet["料号"].apply(lambda x: x[:2])
# 取出不包含的数据
df = sheet[~sheet["two"].isin(["41", "48"])]
df1 = df[~df["检验结果"].isin(["未验", "试产验证允收"])]
# 删除不需要的列
result = df1.iloc[:, :len(df1.columns) - 1]
# 取出包含的数据
DTR561 = result[result["机种"].isin(["DTR561"])]
DTR562 = result[result["机种"].isin(["DTR562"])]
HPS322 = result[result["机种"].isin(["HPS322"])]
HPS829 = result[result["机种"].isin(["HPS829"])]
writer = pd.ExcelWriter("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\数据\\数据筛选.xlsx")
result.to_excel(writer, sheet_name="全部机种", index=False)
DTR561.to_excel(writer, sheet_name="DTR561", index=False)
DTR562.to_excel(writer, sheet_name="DTR562", index=False)
HPS322.to_excel(writer, sheet_name="HPS322", index=False)
HPS829.to_excel(writer, sheet_name="HPS829", index=False)
writer.save()
print("Data filtering completed")

到此这篇关于pandas针对excel处理的实现的文章就介绍到这了,更多相关pandas excel处理内容请搜索易盾网络以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持易盾网络！