Pandas操作excel
读取excel:Pandas库read_excel()参数详解
pandas.read_excel(io,sheet_name = 0,header = 0,names = None,index_col = None,usecols = None,squeeze = False,dtype = None, ...)
io:字符串,文件的路径对象。
sheet_name:None、string、int、字符串列表或整数列表,默认为0。字符串用于工作表名称,整数用于零索引工作表位置,字符串列表或整数列表用于请求多个工作表,为None时获取所有工作表。
| 值 | 对应操作 |
|---|---|
| sheet_name=0 | 第一张作为DataFrame |
| sheet_name=1 | 第二张作为DataFrame |
| sheet_name=“Sheet1” | 第一张作DataFrame |
| sheet_name=[0,1,'Sheet5'] | 第1页,第2页和第5页作为DataFrames的字典。 |
header:指定作为列名的行,默认0,即取第一行的值为列名。数据为列名行以下的数据;若数据不含列名,则设定 header = None。
names:默认为None,要使用的列名列表,如不包含标题行,应显示传递header=None。
index_col:指定列为索引列,默认None列(0索引)用作DataFrame的行标签。
usecols:int或list,默认为None。
- 如果为None则解析所有列
- 如果为int则表示要解析的最后一列
- 如果为int列表则表示要解析的列号列表
- 如果字符串则表示以逗号分隔的Excel列字母和列范围列表(例如“A:E”或“A,C,E:F”)。范围包括双方。
squeeze:boolean,默认为False,如果解析的数据只包含一列,则返回一个Series。
dtype:列的类型名称或字典,默认为None。数据或列的数据类型。例如{'a':np.float64,'b':np.int32}使用对象保存存储在Excel中的数据而不解释dtype。如果指定了转换器,则它们将应用于dtype转换的INSTEAD。
写入excel:pandas.dataframe.to_excel()
to_excel(self, excel_writer, sheet_name='Sheet1', na_rep='', float_format=None,columns=None, header=True, index=True, index_label=None,startrow=0, startcol=0, engine=None, merge_cells=True, encoding=None,
inf_rep='inf', verbose=True, freeze_panes=None)
常用参数解析
excel_writer : ExcelWriter对象或者目标路径
sheet_name : excel表名命名
na_rep : 缺失值填充 ,可以设置为字符串
float_format : string, default None Format string for floating point numbers
columns : 选择输出的的列存入。
header : 指定作为列名的行,默认0,即取第一行,数据为列名行以下的数据;若数据不含列名,则设定 header = None;
index : 默认为True,显示index,当index=False 则不显示行索引(名字)
index_label : 设置索引列的列名
startrow :upper left cell row to dump data frame
startcol :upper left cell column to dump data frame
engine : string, default None ,write engine to use - you can also set this via the options,io.excel.xlsx.writer, io.excel.xls.writer, andio.excel.xlsm.writer.
merge_cells : boolean, default True Write MultiIndex and Hierarchical Rows as merged cells.
encoding: string, default None encoding of the resulting excel file. Only necessary for xlwt,other writers support unicode natively.
inf_rep : string, default ‘inf’ Representation for infinity (there is no native representation for infinity in Excel)
freeze_panes : tuple of integer (length 2), default None Specifies the one-based bottommost row and rightmost column that is to be frozen
工作之中一个excel内会有多个sheet。但是将两组数据先后保存到一个excel内会发现只有后一组保存的数据,因为前一组的数据被后写入的数据覆盖了。如:

这是两组数据,df1与df2,我们分别使用to_excel将这两组数据保存到同一个excel内。这里我们将sheet_name这个参数改成不同的


但是结果只有一个df2,即df1被df2这组数据覆盖了。但是能不能两组数据同时写入、保存,但是不分先后顺序。答案是可以的!
为了这一方法,我们需要使用到ExcelWriter


当然跟open文件一样,上面的5行代码也可以简写如下:
with pd.ExcelWriter(r'C:\Users\数据\Desktop\data\test2.xls') as writer:
df1.to_excel(writer, sheet_name='df1')
df2.to_excel(writer, sheet_name='df2')
简单高效,不需要再单独写save和close,自动完成。
Pandas操作excel的更多相关文章
- Python Pandas操作Excel
Python Pandas操作Excel 前情提要 ☟ 本章使用的 Python3.6 Pandas==0.25.3 项目中需要用到excel的文件字段太多 考虑到后续字段命名的变动以及中文/英文/日 ...
- Python openpyxl、pandas操作Excel方法简介与具体实例
本篇重点讲解windows系统下 Python3.5中第三方excel操作库-openpyxl: 其实Python第三方库有很多可以操作Excel,如:xlrd,xlwt,xlwings甚至注明的数据 ...
- 【Python自动化Excel】pandas操作Excel的“分分合合”
话说Excel数据表,分久必合.合久必分.Excel数据表的"分"与"合"是日常办公中常见的操作.手动操作并不困难,但数据量大了之后,重复性操作往往会令人崩溃. ...
- pandas 操作 excel
1. 多重 sheet Using Pandas to pd.read_excel() for multiple worksheets of the same workbook pd.read_exc ...
- (新手)使用pandas操作EXCEL
import pandas as pdimport numpy as npfrom pandas import DataFrame,Series#path = r'C:\Users\tsl\Deskt ...
- Python利用pandas处理Excel数据的应用
Python利用pandas处理Excel数据的应用 最近迷上了高效处理数据的pandas,其实这个是用来做数据分析的,如果你是做大数据分析和测试的,那么这个是非常的有用的!!但是其实我们平时在做 ...
- 【python基础】利用pandas处理Excel数据
参考:https://www.cnblogs.com/liulinghua90/p/9935642.html 一.安装第三方库xlrd和pandas 1:pandas依赖处理Excel的xlrd模块, ...
- 用Python的pandas框架操作Excel文件中的数据教程
用Python的pandas框架操作Excel文件中的数据教程 本文的目的,是向您展示如何使用pandas 来执行一些常见的Excel任务.有些例子比较琐碎,但我觉得展示这些简单的东西与那些你可以在其 ...
- pandas神器操作excel表格大全(数据分析数据预处理)
使用pandas库操作excel,csv表格操作大全 关注公众号"轻松学编程"了解更多,文末有公众号二维码,可以扫码关注哦. 前言 准备三份csv表格做演示: 成绩表.csv su ...
随机推荐
- 原生JavaScript HTML DOM Style 对象参考
Style 对象属性 可以在Style对象上使用以下属性: “CSS”列指示定义属性的CSS版本(CSS1,CSS2或CSS3). 属性 描述 CSS alignContent 当项目不使用所有可用空 ...
- es6中find方法
find() 方法返回数组中满足提供的测试函数的第一个元素的值.否则返回 undefined. , , , , ]; var found = array1.find(function(element) ...
- animations与transition
transition过渡 和animation 动画 要知道 transition过渡和animation动画都是实现元素运动的一种方式.区别在于: transition过渡需要人为触发,例如点击触发 ...
- Scrum 冲刺第三篇
是我们是这次稳了队,队员分别是温治乾.莫少政.黄思扬.余泽端.江海灵 一.会议 1.1 27号站立式会议照片: 1.2 昨天已完成的事情 团队成员 今天计划完成的任务 黄思扬 活动平台首页(前端) ...
- 详解Vue响应式原理
摘要: 搞懂Vue响应式原理! 作者:浪里行舟 原文:深入浅出Vue响应式原理 Fundebug经授权转载,版权归原作者所有. 前言 Vue 最独特的特性之一,是其非侵入性的响应式系统.数据模型仅仅是 ...
- nginx配置多个静态资源
#user nobody; worker_processes ; worker_cpu_affinity ; #error_log logs/error.log; #error_log logs/er ...
- centos7 升级php7 添加配置epel源 报错:Cannot retrieve metalink for repository: epel. Please verify its path and try again
文章来自:循序渐渐linux:基础知识 一书 7.3章LAMP服务器搭建 日常故障 centos上好多软件升级需要配置epel源 其中有一点小插曲 需要手动更改 1.很多时候,对PHP环境要求较新的版 ...
- Rust中的迭代器
和闭包一样,练代码 struct Counter { count: u32, } impl Counter { fn new() -> Counter { Counter {count: } } ...
- 【洛谷P3756】[CQOI2017]老C的方块(最小割)
洛谷 题意: 给出一个网格图类似于这样: 现在给出一个\(n*m\)大小的网格,之后会给出一些点,若某些点相连形成了如下的几个图案,那么就是不好的. 现在可以删去一些点,但删除每个点都有一些代价,问最 ...
- 06-人脸识别-MTCNN的感性认识(转载)
找到一个总结很好的blog. 具体训练的过程会在后续的随笔中给出. 转载自: https://blog.csdn.net/lff1208/article/details/77328357 以下是内容: ...