pandas速成笔记excel增删改查基本操作

一、读取excel

1.1  常规读取

假设有以下excel文件: 002.xlsx

用pandas可以这样读取：

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import pandas as pd
 
df = pd.read_excel("data/002.xlsx")
print(df.shape)
print(df.columns)
print(df)

显示如下：

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(6, 2)
Index(['id', 'name'], dtype='object')
   id name
0   1    A
1   2    B
2   3    C
3   4    D
4   5    E
5   6    F

解释：

第1行输出（6，2），表示这是6行2列

第2行输出的是列信息，表示有id, name这2列，都是object类型

第3行输出的就是表格数据，注意最左没有列名的这列，从0到5，如果做过数据库开发的同学，应该都知道：数据表内部通常会有一个唯一键，也称为主键索引。pandas读取的excel，如果没有指定索引，默认会按数字顺序，生成1个默认的索引，即上面的0-5。

如果在读取时，微调一下，指定索引列：

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df = pd.read_excel("data/002.xlsx", index_col="id")

输出就变成了下面这样：

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(6, 1)
Index(['name'], dtype='object')
   name
id    
1     A
2     B
3     C
4     D
5     E
6     F

可以看到id变成了现在的索引列，但是要注意一点：pandas里的索引列，跟数据库表中的主键索引，还是有不同的，它允许重复！ 感兴趣的同学，可以把这个excel文件的id列，找2行，改成相同的值，比如下面这样：

还是刚才的代码，输出如下：

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(6, 1)
Index(['name'], dtype='object')
   name
id    
1     A
2     B
3     C
4     D
5     E
5     F

1.2 无标题行的excel读取
有时候，可能拿到的excel，没有title，只有数据，比如这样:

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import pandas as pd
 
df = pd.read_excel("data/002.xlsx")
print(df)

这时候，读出来是这样：

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   1  A
0  2  B
1  3  C
2  4  D
3  5  E
4  5  F

第1行数据会误认为是title，可以加上header=None

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import pandas as pd
 
df = pd.read_excel("data/002.xlsx", header=None)
print(df)

这样就正常了：

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   0  1
0  1  A
1  2  B
2  3  C
3  4  D
4  5  E
5  5  F

1.3 左侧与上边有空行的读取 
再来看一种特殊情况：数据左边和上边都有空行

同样可以加一些参数 skiprows=1 , usecols="C:D"表示跳过1行，列从C至D

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import pandas as pd
 
df = pd.read_excel("data/002.xlsx", skiprows=1, usecols="C:D", index_col="ID")
print(df)

1.4 多Sheet的读取

假设excel文件，有下面2个Sheet

可以通过sheet_name=xxx来指定读取

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import pandas as pd
 
df1 = pd.read_excel("./data/test.xlsx", sheet_name="Sheet1")
df2 = pd.read_excel("./data/test.xlsx", sheet_name="Sheet2")
print(df1)
print("----------------------")
print(df2)

输出：　

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  name  age
0  n-1   10
1  n-2   45
2  n-3   32
3  n-4   12
4  n-5   67
5  n-6   25
----------------------
  name  score
0  n-2     80
1  n-4    100
2  n-6     75

 

二、添加/删除一行(或一列)

还是这个excel文件：

2.1  添加一行

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import pandas as pd
 
df = pd.read_excel("data/002.xlsx", index_col="ID")
print(df)
print("----------")
 
# 添加一行
df.loc[df.size + 1] = {"ID": 7, "Name": "H"}
print(df)

输出如下：

2.2 添加一列

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import pandas as pd
 
df = pd.read_excel("data/002.xlsx", index_col="ID")
print(df)
print("----------")
 
# 添加一列
df['Age'] = range(21, 27)
print(df)

输出：

2.3 删除一行(或一列）

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import pandas as pd
 
df = pd.read_excel("data/002.xlsx", index_col="ID")
print(df)
print("----------")
 
# 先添加一列
df['Age'] = range(21, 27)
print(df)
 
# 再删除一列
df.drop("Name", axis=1, inplace=True)
print("----------")
print(df)
 
# 按index值，再删除3行
df.drop([3, 4, 5], axis=0, inplace=True)
print("----------")
print(df)

输出：

　　

三、修改指定单元格

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import pandas as pd
 
df = pd.read_excel("data/002.xlsx", index_col="ID")
print(df)
print("----------")
 
# 修改ID=1这行的Name值
df.loc[1]["Name"] = "test"
print(df)

输出：

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   Name
ID    
1     A
2     B
3     C
4     D
5     E
6     F
----------
    Name
ID     
1   test
2      B
3      C
4      D
5      E
6      F

　　

四、遍历所有单元格

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import pandas as pd
 
df = pd.read_excel("data/002.xlsx", index_col="ID")
print(df)
print("----------")
 
# 遍历所有单元格
for idx, data in df.iterrows():
    print("id:{}\tname:{}".format(idx, data["Name"]))

输出：

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   Name
ID    
1     A
2     B
3     C
4     D
5     E
6     F
----------
id:1    name:A
id:2    name:B
id:3    name:C
id:4    name:D
id:5    name:E
id:6    name:F　　

 

五、过滤数据

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import pandas as pd
 
df = pd.read_excel("./data/test.xlsx", index_col="id")
print(df)
print("---------------")
 
# 过滤age>30的
df2 = df[df["age"] > 30]
print(df2)
print("---------------")
 
# 选[1,3)行，第[1,2)列，即：第2,3行，第2列
df2 = df.iloc[1:3, 1:2]
print(df2)
print("---------------")
 
# 选择id在(1002,1005)之间的数据
df2 = df.query('1002<id<1005')
print(df2)

　　输出：

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     name  age register_date
id                         
1001  n-1   10    2001-01-01
1002  n-2   45    2018-02-03
1003  n-3   32    2000-10-23
1004  n-4   12    2006-03-15
1005  n-5   67    2022-03-01
1006  n-6   25    1999-08-12
---------------
     name  age register_date
id                         
1002  n-2   45    2018-02-03
1003  n-3   32    2000-10-23
1005  n-5   67    2022-03-01
---------------
      age
id      
1002   45
1003   32
---------------
     name  age register_date
id                         
1003  n-3   32    2000-10-23
1004  n-4   12    2006-03-15

　　

六、保存excel

6.1 单sheet的excel写入

假如要将test.xlsx中id在1002到1005之间（不包含二端)的记录过滤出来，保存到另1个excel中，可以这样写：

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import pandas as pd
 
pd \
    .read_excel("./data/test.xlsx", index_col="id") \
    .query('1002<id<1005') \
    .to_excel("./data/output.xlsx")

　

6.2 多sheet的excel写入

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import pandas as pd
 
df1 = pd.DataFrame({"ID": [10, 11, 12], "Name": ["A", "B", "C"]})
df1.set_index("ID", inplace=True)
 
df2 = pd.DataFrame({"ID": [11, 12, 13], "Score": [90, 80, 76]})
df2.set_index("ID", inplace=True)
 
writer = pd.ExcelWriter(r"./data/test.xlsx")
 
df1.to_excel(writer, sheet_name="sheet1")
df2.to_excel(writer, sheet_name="sheet2")
 
writer.save()
print("done")

效果：

作者：菩提树下的杨过
出处：http://yjmyzz.cnblogs.com

posted @ 2025-11-15 15:53  tplayer  阅读(0)  评论(0)    收藏  举报