Erste Schritte mit Pandas: Daten aus Excel lesen

Schnellstart mit Pandas: Zum Lesen von Excel-Dateien sind spezifische Codebeispiele erforderlich.

Einführung: Pandas ist ein beliebtes Datenverarbeitungs- und Analysetool in Python. Es bietet umfangreiche Datenstrukturen und Funktionen, um Benutzern die saubere Verarbeitung von Daten zu erleichtern , transformieren und analysieren. In diesem Artikel wird die Verwendung der Pandas-Bibliothek zum Lesen von Excel-Dateien vorgestellt und spezifische Codebeispiele gegeben.

1. Installieren Sie die Pandas-Bibliothek

Bevor Sie Pandas verwenden, müssen Sie zuerst die Bibliothek installieren. Sie können Pandas installieren, indem Sie den folgenden Befehl in der Befehlszeile eingeben:

pip install pandas

2. Importieren Sie die Pandas-Bibliothek

Bevor Sie Pandas verwenden können, müssen Sie zuerst die Bibliothek importieren. Es ist allgemein üblich, Pandas als PD zu importieren, da dies eine häufige Verwendung ist und das anschließende Schreiben und Lesen von Code erleichtert.

import pandas as pd

3. Excel-Dateien lesen

Als nächstes zeigen wir, wie man Pandas zum Lesen von Excel-Dateien verwendet.

Bevor Sie die Excel-Datei lesen, müssen Sie die zu lesende Excel-Datei im aktuellen Arbeitsverzeichnis ablegen. Sie können den folgenden Befehl verwenden, um das aktuelle Arbeitsverzeichnis anzuzeigen:

import os

print(os.getcwd())

Im aktuellen Arbeitsverzeichnis haben wir eine Excel-Datei mit dem Namen „sample.xlsx“ als Beispiel abgelegt.

Das Folgende ist ein Codebeispiel zum Lesen einer Excel-Datei:

df = pd.read_excel('sample.xlsx')
print(df)

Im obigen Code verwenden wir die Funktion read_excel, um die Excel-Datei zu lesen und das Ergebnis in einer Datei mit dem Namen zu speichern dfDataFrame-Objekt. <code>read_excel函数来读取Excel文件，并将结果保存在一个名为df的DataFrame对象中。

四、显示数据

读取Excel文件后，我们可以使用各种操作来处理数据。接下来，我们将演示如何显示读取到的数据。

1. 显示前几行数据

print(df.head())  # 默认显示前5行数据
print(df.head(10))  # 显示前10行数据

2. 显示后几行数据

print(df.tail())  # 默认显示后5行数据
print(df.tail(10))  # 显示后10行数据

3. 显示指定行、列的数据

print(df.iloc[0])  # 显示第一行数据（索引从0开始）
print(df['column_name'])  # 显示指定列的数据，其中column_name为列名
print(df[['column1', 'column2']])  # 显示多个列的数据

五、保存数据

在对数据进行处理后，我们可能需要将结果保存到Excel文件中。pandas提供了to_excel函数用于将数据保存为Excel。以下是保存数据的代码示例：

df.to_excel('result.xlsx', index=False)

在上述代码中，我们使用to_excel函数将数据保存为一个名为"result.xlsx"的Excel文件。index=False

4. Daten anzeigen

Nachdem wir die Excel-Datei gelesen haben, können wir verschiedene Vorgänge verwenden, um die Daten zu verarbeiten. Als nächstes zeigen wir, wie die gelesenen Daten angezeigt werden.

1. Zeigen Sie die ersten paar Datenzeilen an

rrreee

2. Zeigen Sie die nächsten paar Datenzeilen an

rrreee

3. Daten in bestimmten Zeilen und Spalten anzeigen

rrreee5. Nach der Verarbeitung der Daten müssen wir die Ergebnisse möglicherweise in einer Excel-Datei speichern . Pandas bietet die Funktion to_excel zum Speichern von Daten in Excel. Das Folgende ist ein Codebeispiel zum Speichern von Daten: 🎜rrreee🎜Im obigen Code verwenden wir die Funktion to_excel, um die Daten als Excel-Datei mit dem Namen „result.xlsx“ zu speichern. Der Parameter index=False gibt an, den Index nicht zu speichern. 🎜🎜Fazit: 🎜🎜Dieser Artikel stellt vor, wie man die Pandas-Bibliothek zum Lesen von Excel-Dateien verwendet, und gibt spezifische Codebeispiele. Ich hoffe, dass die Leser durch die Einführung dieses Artikels schnell mit Pandas beginnen können, um Daten besser verarbeiten und analysieren zu können. Gleichzeitig wird den Lesern auch empfohlen, die offizielle Pandas-Dokumentation zu konsultieren, um die umfangreichen Funktionen und Funktionen von Pandas besser zu verstehen. 🎜

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonErste Schritte mit Pandas: Daten aus Excel lesen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!