對Python 2.7 pandas 中的read_excel詳解

這篇文章主要介紹了對Python 2.7 pandas 中的read_excel詳解，有著一定的參考價值，現在分享給大家，有需要的朋友可以參考一下

導入pandas模組：

import pandas as pd

#使用import讀入pandas模組，並且為了方便使用其縮寫pd指代。

讀入待處理的excel檔案：

#

df = pd.read_excel('log.xls')

透過使用read_excel函數讀取入excel文件，後面需要替換成excel文件所在的路徑。讀入之後變成pandas的DataFrame物件。 DataFrame是一個以列(column-oriented)為導向的二維表結構，且含有列表和行標，對excel檔案的操作就轉換成對DataFrame操作。另外，如果一個excel含有多個表，如果你只想讀入其中一個可以：

df = pd.read_excel('log.xls', sheetname=1)

增加了一個參數sheetname，表示的是第幾個表，從0開始計數。我上面設定的是1，也就是第二個表。

讀入之後，可以先查看表頭資訊與每一列的資料型別：

df.dtypes

輸出如下：

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

提取每個member連續出現的最後一行資料：

new_df = df.drop_duplicates(subset='Member', keep='last')

以上語句的意思是根據Member欄位移除多餘的行，並且保留相同行的最後一行資料。這些就得到了每一個member最後一行的資料了，回傳了經過篩選後的DataFrame。

接下來需要將處理後的結果，儲存為excel檔案：

#

out = pd.ExcelWriter('output.xls')
new_df.to_excel(out)
out.save()

output.xls就是你要儲存的檔案名，可以任取；然後將DataFrame的內容儲存到該文件，最後儲存該文件到系統的磁碟上。

接下來，你就可以在目前目錄看到一個新的文件，可以直接使用excel來開啟檢視。

Pandas也提供了許多的API，可以根據特定的任務，尋找API文檔，找到合適的函數來完成任務。

附：一個完整的範例

#

#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()

以上是對Python 2.7 pandas 中的read_excel詳解的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！