pandas处理excel文件和csv文件

一、csv文件

csv以纯文本形式存储表格数据

pd.read_csv('文件名')，可添加参数engine='python',encoding='gbk'

一般来说，windows系统的默认编码为gbk，可在cmd窗口通过chcp查看活动页代码，936即代表gb2312。

例如我的电脑默认编码时gb2312，pycharm默认是utf-8编码，csv内存在中文时会出现错误，可通过指定engine或编码格式解决。

二、excel文件

之前博客写过通过xlrd和xlwt读写xls文件、通过openpyxl读写xlsx文件，而pandas即可处理xls文件、也可处理xlsx文件。

pandas读取的excel结果为一个DataFrame对象，因此DataFrame的许多方法都会被用到，学习DataFrame https://www.cnblogs.com/Forever77/p/11209186.html。

pd.read_excel('文件名')，默认读取文件的第一个sheet页，并将第一行当作column，添加一行从0开始的整数作为index。

常用参数sheet_name=''：表示读取文件的哪个sheet页，可以为sheet页名称，也可以使用数字，0表示第一个sheet页；None会读取所有有内容的sheet页。结果为一个字典，字典的key为sheet页名称，value为sheet页内容；默认读取第一个sheet页

index_col：将哪一列当作index列，默认添加一列从0开始的整数作为index，通过指定index_col='列名'指定索引列

header：将哪一行当作表头，即DataFrame的columns，默认将sheet页的第一行当作表头，header=1则将第二行当做表头

假设有一个excel表格内容如下图1，使用pandas读取结果分别如下。

import pandas as pd

df = pd.read_excel('fruit.xlsx')

print(df)

print(df.values)

print(df['名称'])

print(df.loc[1])

print(df.loc[2,'单价/元'])

①df = pd.read_excel('fruit.xlsx')，表示通过pandas读取excel并加载为DataFrame，从图2可以看出如果读取时不设置索引，pandas会自动生成一列，该列值从0开始，表示行索引。

②图2中红框中的部分即为DataFrame的值，可通过df.values获取，结果如图3，类似列表的形式，数据类型为<class 'numpy.ndarray'>；

③图2数据部分有三列，列的名字为第一行的内容，即列索引，可通过df[列名]获取某一列的内容，结果如图4所示；

④pandas自动生成的行索引从0开始，可通过pd.loc[n]获取索引值为n的行的内容，结果如图5所示；

⑤通过pd.loc[行索引,列索引]可获取具体单元格的内容，结果如图6所示。

可通过df.set_index(列名)自行设定索引，如下示例

import pandas as pd

df = pd.read_excel('fruit.xlsx')  #也可在读取时直接设置index_col='名称'

df = df.set_index('名称')   #设置名称列为行索引

print(df)

print(df.values)

print(df['库存/kg'])

print(df.loc['草莓'])

print(df.loc['香蕉','单价/元'])

将DataFrame格式的数据写入excel

第一步：writer = pd.ExcelWriter('文件路径和名称')，文件名称必须指定，默认保存在当前文件的相同目录，文件名称需包含后缀名且只能为xls或xlsx

第二步：df.to_excel(writer,'sheet页名称')，sheet页参数可不指定，默认为Sheet1

第三步：writer.save()