pandas速成笔记(2)-excel增删改查基本操作

接上篇继续，本篇演示对excel的基本增删改查操作。

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：

import pandas as pd

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

显示如下：

(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：

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

输出就变成了下面这样：

(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：

(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:

import pandas as pd

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

这时候，读出来是这样：

第1行数据会误认为是title，可以加上header=None

import pandas as pd

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

这样就正常了：

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

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

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：　

  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

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：

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

2.2 添加一列

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：

   Name
ID     
1     A
2     B
3     C
4     D
5     E
6     F
----------
   Name  Age
ID          
1     A   21
2     B   22
3     C   23
4     D   24
5     E   25
6     F   26

2.3 删除一行(或一列）

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：

   Name
ID     
1     A
2     B
3     C
4     D
5     E
6     F
----------
   Name  Age
ID          
1     A   21
2     B   22
3     C   23
4     D   24
5     E   25
6     F   26
----------
    Age
ID     
1    21
2    22
3    23
4    24
5    25
6    26
----------
    Age
ID     
1    21
2    22
6    26

三、修改指定单元格

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：

   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

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：

   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

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：

     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：

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

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：

参考链接：

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/getting_started/intro_tutorials/index.html

posted @ 2022-03-13 22:05 菩提树下的杨过阅读(676) 评论(0) 编辑收藏举报

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