Pandas 讀寫excel

Pandas 讀寫excel，除了CSV文件，使用Excel工作表存放列表形式的數據也很常見，Pandas定義了兩個API函數來專門處理Excel文件：read_excel()和to_excel()。read_excel()函數能夠讀取Excel 2003(.xls)和Excel 2007(.xlsx)兩個類型的文件，該函數之所以能夠讀取Excel，是因為它整合了xlrd模塊。

首先打開一個Excel文件，在sheet1和sheet2中輸入數據，然后將文件保存為data.xlsx。
在這里插入圖片描述

讀取Excel文件

要讀取excel文件中的數據，并將其轉換為DataFrame對象，只需要使用read_excel()函數即可，如下所示:

import pandas as pd

frame = pd.read_excel("data.xlsx")
print(frame)

輸出結果如下:

   white  red  green  black
a     12   23     17     18
b     22   16     19     18
c     14   23     22     21

如上所見，讀取excel時，默認返回的DataFrame對象包含第一個工作表中的數據。若要讀取第二個工作表中的數據，需要用第二個參數指定工作表的名稱或工作表的序號或索引，如下所示:

import pandas as pd

frame = pd.read_excel("data.xlsx",'Sheet2')
print(frame)

輸出結果如下:

   yellow  purple  blue  orange
A      11      16    44      22
B      20      22    23      44
C      30      31    37      32

也可以如下方式讀取數據:

import pandas as pd

frame = pd.read_excel("data.xlsx",1)
print(frame)

輸出結果如下:

   yellow  purple  blue  orange
A      11      16    44      22
B      20      22    23      44
C      30      31    37      32

寫入Excel文件

上述操作也適用于Excel寫操作，將DataFrame對象轉換為Excel，如下所示:

import pandas as pd
import numpy as np

frame = pd.DataFrame(np.random.random((4,4)),
                     index=['exp1','exp2','exp3','exp4'],
                     columns=['jan2015','Fab2015','Mar2015','Apr2005'])
print(frame)
frame.to_excel("data2.xlsx")

輸出結果如下:

       jan2015   Fab2015   Mar2015   Apr2005
exp1  0.985263  0.963805  0.502845  0.035461
exp2  0.685198  0.362865  0.737473  0.277377
exp3  0.496066  0.367708  0.828998  0.833133
exp4  0.337033  0.391268  0.421885  0.202747

工作目錄中會生成一個包含數據的新Excel文件，存放數據如下所示:
在這里插入圖片描述

操作Excel行列

讀取指定的單行，數據會存在列表里面

import pandas as pd

df=pd.read_excel('data.xlsx') #這個會直接默認讀取到這個Excel的第一個表單
data=df.ix[0].values #0表示第一行 這里讀取數據并不包含表頭，要注意哦！
print(data)

輸出結果如下所示:

[12 23 17 18]

讀取指定的多行，數據會存在嵌套的列表里面

import pandas as pd

df=pd.read_excel('data.xlsx') #這個會直接默認讀取到這個Excel的第一個表單
data=df.ix[[1,2]].values #讀取指定多行的話，就要在ix[]里面嵌套列表指定行數
print(data)

輸出結果如下所示:

[[22 16 19 18]
 [14 23 22 21]]

讀取指定的行列

import pandas as pd

df=pd.read_excel('data.xlsx') #這個會直接默認讀取到這個Excel的第一個表單
data=df.ix[1,2] #讀取第一行第二列的值，這里不需要嵌套列表
print(data)

輸出結果如下所示:

讀取指定的多行多列值

import pandas as pd

df=pd.read_excel('data.xlsx') #這個會直接默認讀取到這個Excel的第一個表單
data=df.ix[[1,2],['red','green']].values#讀取第一行第二行的title以及data列的值，這里需要嵌套列表
print(data)

輸出結果如下所示:

[[16 19]
 [23 22]]

獲取所有行的指定列

import pandas as pd

df=pd.read_excel('data.xlsx') #這個會直接默認讀取到這個Excel的第一個表單
data=df.ix[:,['red','green']].values#讀取第一行第二行的title以及data列的值，這里需要嵌套列表
print(data)

輸出結果如下所示:

[[23 17]
 [16 19]
 [23 22]]

獲取行號并打印輸出

import pandas as pd

df=pd.read_excel('data.xlsx') #這個會直接默認讀取到這個Excel的第一個表單
print(df.index.values)

輸出結果如下所示:

['a' 'b' 'c']

獲取列名并打印輸出

import pandas as pd

df=pd.read_excel('data.xlsx') #這個會直接默認讀取到這個Excel的第一個表單
print(df.columns.values)

輸出結果如下所示:

['white' 'red' 'green' 'black']

獲取指定行數的值

import pandas as pd

df=pd.read_excel('data.xlsx') #這個會直接默認讀取到這個Excel的第一個表單
print(df.sample(3).values)#這個方法類似于head()方法以及df.values方法

輸出結果如下所示:

[[12 23 17 18]
 [22 16 19 18]
 [14 23 22 21]]

獲取指定列的值

import pandas as pd

df=pd.read_excel('data.xlsx') #這個會直接默認讀取到這個Excel的第一個表單
print(df['white'].values)

輸出結果如下所示:

[12 22 14]

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