이 글은 주로 Python 2.7 pandas의 read_excel에 대한 자세한 설명을 소개합니다. 이제는 모든 사람과 공유합니다. 필요한 친구들이 참조할 수 있습니다.
pandas 모듈 가져오기:
import pandas as pd
pandas 모듈을 읽으려면 import를 사용하고 편의를 위해 약어 pd를 사용합니다.
처리할 엑셀 파일 읽기:
df = pd.read_excel('log.xls')
read_excel 함수를 사용하여 엑셀 파일을 읽어옵니다. 이 함수는 엑셀 파일이 있는 경로로 대체되어야 합니다. 읽은 후에는 pandas DataFrame 객체가 됩니다. DataFrame은 열 중심의 2차원 테이블 구조이며 목록과 행 레이블을 포함합니다. Excel 파일에 대한 작업은 DataFrame에 대한 작업으로 변환됩니다. 또한 Excel에 여러 테이블이 포함된 경우 그 중 하나만 읽으려면 다음을 수행할 수 있습니다.
df = pd.read_excel('log.xls', sheetname=1)
0부터 계산하여 어떤 테이블인지 나타내는 매개변수 시트 이름이 추가되었습니다. 위에서 설정한 것은 두 번째 테이블인 1이다.
읽은 후 먼저 헤더 정보와 각 열의 데이터 유형을 확인할 수 있습니다.
df.dtypes
출력은 다음과 같습니다.
Member object Unnamed: 1 float64 Unnamed: 2 float64 Unnamed: 3 float64 Unnamed: 4 float64 Unnamed: 5 float64 家内外活动类型 object Unnamed: 7 object activity object dtype: object
마지막 행 추출 각 멤버가 연속적으로 나타나는 데이터:
new_df = df.drop_duplicates(subset='Member', keep='last')
위 명령문은 멤버 필드를 기준으로 중복 행을 제거하고 동일한 행에 데이터의 마지막 행을 유지한다는 의미입니다. 그러면 각 멤버의 마지막 행 데이터를 가져오고 필터링된 DataFrame이 반환됩니다.
다음으로 처리된 결과를 Excel 파일로 저장해야 합니다.
out = pd.ExcelWriter('output.xls') new_df.to_excel(out) out.save()
output.xls는 저장하려는 파일 이름입니다. 원하는 파일 이름을 선택한 다음 DataFrame의 내용을 저장할 수 있습니다. 이 파일을 마지막으로 시스템 디스크에 파일을 저장합니다.
다음으로 현재 디렉터리에 새 파일이 표시되며, Excel을 사용하여 직접 열고 볼 수 있습니다.
Pandas는 API 문서를 검색하여 특정 작업에 따라 작업을 완료하는 데 적합한 함수를 찾을 수도 있습니다.
첨부됨: 전체 예
#coding=utf-8 import pandas as pd # 读入excel文件中的第2个表 df = pd.read_excel('log.xls', sheetname=1) # 查看表的数据类型 print df.dtypes # 查看Member列的数据 print df['Member'] ''' # 新建一列,每一行的值是Member列和activity列相同行值的和 for i in df.index: df['activity_2'][i] = df['Member'][i] + df['activity'][i] ''' # 根据Member字段去除掉多余的行,并且保留相同行的最后一行数据 new_df = df.drop_duplicates(subset='Member', keep='last') # 导出结果 out = pd.ExcelWriter('output.xls') new_df.to_excel(out) out.save()
위 내용은 Python 2.7 pandas의 read_excel에 대한 자세한 설명의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Python 또는 C를 선택하는 것은 프로젝트 요구 사항에 따라 다릅니다. 1) 빠른 개발, 데이터 처리 및 프로토 타입 설계가 필요한 경우 Python을 선택하십시오. 2) 고성능, 낮은 대기 시간 및 근접 하드웨어 제어가 필요한 경우 C를 선택하십시오.

매일 2 시간의 파이썬 학습을 투자하면 프로그래밍 기술을 효과적으로 향상시킬 수 있습니다. 1. 새로운 지식 배우기 : 문서를 읽거나 자습서를 시청하십시오. 2. 연습 : 코드를 작성하고 완전한 연습을합니다. 3. 검토 : 배운 내용을 통합하십시오. 4. 프로젝트 실무 : 실제 프로젝트에서 배운 것을 적용하십시오. 이러한 구조화 된 학습 계획은 파이썬을 체계적으로 마스터하고 경력 목표를 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다.

2 시간 이내에 Python을 효율적으로 학습하는 방법 : 1. 기본 지식을 검토하고 Python 설치 및 기본 구문에 익숙한 지 확인하십시오. 2. 변수, 목록, 기능 등과 같은 파이썬의 핵심 개념을 이해합니다. 3. 예제를 사용하여 마스터 기본 및 고급 사용; 4. 일반적인 오류 및 디버깅 기술을 배우십시오. 5. 목록 이해력 사용 및 PEP8 스타일 안내서와 같은 성능 최적화 및 모범 사례를 적용합니다.

Python은 초보자 및 데이터 과학에 적합하며 C는 시스템 프로그래밍 및 게임 개발에 적합합니다. 1. 파이썬은 간단하고 사용하기 쉽고 데이터 과학 및 웹 개발에 적합합니다. 2.C는 게임 개발 및 시스템 프로그래밍에 적합한 고성능 및 제어를 제공합니다. 선택은 프로젝트 요구와 개인적인 이익을 기반으로해야합니다.

Python은 데이터 과학 및 빠른 개발에 더 적합한 반면 C는 고성능 및 시스템 프로그래밍에 더 적합합니다. 1. Python Syntax는 간결하고 학습하기 쉽고 데이터 처리 및 과학 컴퓨팅에 적합합니다. 2.C는 복잡한 구문을 가지고 있지만 성능이 뛰어나고 게임 개발 및 시스템 프로그래밍에 종종 사용됩니다.

파이썬을 배우기 위해 하루에 2 시간을 투자하는 것이 가능합니다. 1. 새로운 지식 배우기 : 목록 및 사전과 같은 1 시간 안에 새로운 개념을 배우십시오. 2. 연습 및 연습 : 1 시간을 사용하여 소규모 프로그램 작성과 같은 프로그래밍 연습을 수행하십시오. 합리적인 계획과 인내를 통해 짧은 시간에 Python의 핵심 개념을 마스터 할 수 있습니다.

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.


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