Maison >développement back-end >Tutoriel Python >Les pandas lisent et modifient la stratégie de fonctionnement Excel en Python (exemple de code)
Le contenu de cet article concerne la stratégie de lecture et de modification d'Excel Pandas (exemple de code) en Python. Il a une certaine valeur de référence. Les amis dans le besoin peuvent s'y référer.
Environnement : python 3.6.8
Prenons comme exemple un certain numéro de Miser :
>>> pd.read_excel('1.xlsx', sheet_name='Sheet2') 名字 等级 属性1 属性2 天赋 0 四九幻曦 100 自然 None 21 1 圣甲狂战 100 战斗 None 0 2 时空界皇 100 光 次元 27
Nous utilisons ici la fonction pd.read_excel()
pour lire Excel. Jetons un coup d'œil à l'API de cette méthode : read_excel()
pd.read_excel(io, sheet_name=0, header=0, names=None, index_col=None, usecols=None)
. : Évidemment, c'est le chemin du fichier Excel + la chaîne de nom io
(si vous avez du chinois, doit utiliser python2
pour le décoder en decode()
) unicode字符串
Par exemple :
>>> pd.read_excel('例子'.decode('utf-8))
: renvoie laheader : Spécifiez l'en-tête de la table de données, la valeur par défaut est 0, c'est-à-dire que la première ligne sera utilisée comme en-têtesheet_name
feuille spécifiée. Si
est spécifié commesheet_name
, la table entière sera renvoyéeNone
si vous en avez besoin. pour renvoyer plusieurs Pour une table,
peut être spécifié sous forme de liste, par exemple ['sheet1', 'sheet2']sheet_name
peut spécifier le
sheet
sheet 🎜>
>>> # 如: >>> pd.read_excel('1.xlsx', sheet_name=0) >>> pd.read_excel('1.xlsx', sheet_name='Sheet1') >>> # 返回的是相同的 DataFrame
usecols : Lire le spécifié colonne, ou par nom ou valeur d'indexJusqu'à ce qu'un jour Tigre atteigne un niveau, vous pouvez le changer comme ça Bien sûr, vous pouvez utiliser des objets
>>> # 如: >>> pd.read_excel('1.xlsx', sheet_name=1, usecols=['等级', '属性1']) >>> pd.read_excel('1.xlsx', sheet_name=1, usecols=[1,2]) >>> # 返回的是相同的 DataFrameou
.iloc
<.>.loc
REGARDEZ ! Il est amélioré ! !
>>> # 读取文件 >>> data = pd.read_excel("1.xlsx", sheet_name="Sheet1") >>> # 找到 等级 这一列,再在这一列中进行比较 >>> data['等级'][data['名字'] == '泰格尔'] += 1 >>> print(data)
Maintenant, nous l'enregistrons
>>> data 名字 等级 属性1 属性2 天赋 0 艾欧里娅 100 自然 冰 29 1 泰格尔 81 电 战斗 16 2 布鲁克克 100 水 None 28
index : La valeur par défaut est
, que ce soit pour ajouter un index de ligne, allez simplement à l'image ci-dessus !data.to_excel('1.xlsx', sheet_name='Sheet1', index=False, header=True)
True
La gauche est , la droite est
False
en-tête : la valeur par défaut estTrue
, s'il faut ajouter des étiquettes de colonne, comme indiqué ci-dessus !
La gauche estTrue
, la droite estFalse
et l'utilisation du paramètreTrue
est la même que la fonction
Nouvelles données de colonne :io, sheet_name
Si nous capturons quelques-uns de plus ou ajoutez-en plus Que faire des attributs ? La référence est donnée ici :pd.read_excel()
data['column name'] = [value 1, value 2, ...]
data.loc[numéro de la ligne] = [valeur 1, valeur 2, ...], (notez la différence avec
Ajouter de nouvelles données de ligne , où le numéro de la ligne est la valeur d'identifiant automatiquement ajoutée à la ligne dans Excel
>>> data['特性'] = ['瞬杀', 'None', '炎火'] >>> data 名字 等级 属性1 属性2 天赋 特性 0 艾欧里娅 100 自然 冰 29 瞬杀 1 泰格尔 80 电 战斗 16 None 2 布鲁克克 100 水 None 28 炎火Différence)
.iloc
Après avoir ajouté une ligne ou une colonne, comment supprimer une ligne ou une colonne ? Vous pouvez utiliser la fonction
>>> data.loc[3] = ['小火猴', 1, '火', 'None', 31, 'None'] >>> data 名字 等级 属性1 属性2 天赋 特性 0 艾欧里娅 100 自然 冰 29 瞬杀 1 泰格尔 80 电 战斗 16 None 2 布鲁克克 100 水 None 28 炎火 3 小火猴 1 火 None 31 None
.drop()
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