pandas 读取、写入和操作 Excel 文件的完整指南286

pandas 是一个强大的 Python 库，用于数据处理和分析。它提供了丰富的功能，可以轻松地与 Excel 文件进行交互，包括读取、写入和操作数据。

读取 Excel 文件

使用 pandas 读取 Excel 文件非常简单。使用 read_excel() 函数可指定要打开的文件路径。该函数返回一个 DataFrame 对象，其中包含文件中的数据。import pandas as pd
# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('path/to/')

你还可以指定其他选项，例如 sheet_name 参数，以指定要读取的特定工作表。

写入 Excel 文件

要将 DataFrame 写入 Excel 文件，可以使用 to_excel() 函数。此函数接受 DataFrame 对象并将其写入指定的文件路径。# 将 DataFrame 写入 Excel 文件
df.to_excel('path/to/')

同样，你还可以指定其他选项，例如 sheet_name 参数，以指定要写入的特定工作表。

操作 Excel 数据

一旦你将 Excel 数据加载到 pandas DataFrame 中，你就可以对其进行各种操作。以下是一些常见的操作：* 选择数据：使用 iloc 或 loc 方法可以根据行或列索引选择特定数据。
* 过滤数据：使用 query() 或 filter() 方法可以根据条件过滤数据。
* 汇总数据：使用 groupby() 和 agg() 方法可以对数据分组并聚合结果。
* 连接数据：使用 concat() 或 merge() 方法可以连接来自不同来源的数据。

示例

以下是一个示例，说明如何使用 pandas 读取 Excel 文件、操作数据并将其写回 Excel 文件：```python
import pandas as pd
# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('path/to/')
# 选择数据
selected_data = [:5, 2:5]
# 过滤数据
filtered_data = df[df['column_name'] > 10]
# 汇总数据
grouped_data = ('category').agg({'column_name': 'sum'})
# 连接数据
combined_data = ([selected_data, filtered_data], ignore_index=True)
# 写入 Excel 文件
combined_data.to_excel('path/to/')
```

pandas 提供了一系列功能，可用于轻松高效地处理 Excel 文件。通过了解 read_excel() 和 to_excel() 函数，以及各种数据操作方法，你可以充分利用 pandas 的强大功能来分析和操作 Excel 数据。

2024-10-12

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