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      pandas讀取excel

      Pandas是python的一個數據分析包,納入了大量庫和一些標準的數據模型,提供了高效地操作大型數據集所需的工具。
      Pandas提供了大量能使我們快速便捷地處理數據的函數和方法。

      Pandas官方文檔:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/
      Pandas中文文檔:https://www.pypandas.cn

      一、安裝包

      pandas處理Excel需要xlrd、openpyxl依賴包

      pip3 install pandas
      pip3 install xlrd
      pip3 install openpyxl

      二、創建Excel,寫入數據

      import  pandas  as pd
      from pandas import DataFrame
      
      #寫
      dic1 = {'標題列1': ['張三','李四'],
              '標題列2': [80, 90]
             }
      df = pd.DataFrame(dic1)
      df.to_excel('1.xlsx', index=False)

      read_excel方法說明

      pd.read_excel(io, sheet_name=0, header=0, names=None, index_col=None, 
                    usecols=None, squeeze=False,dtype=None, engine=None, 
                    converters=None, true_values=None, false_values=None, 
                    skiprows=None, nrows=None, na_values=None, parse_dates=False, 
                    date_parser=None, thousands=None, comment=None, skipfooter=0, 
                    convert_float=True, **kwds)

      io:excel文件

      sheet_name:返回指定sheet,默認索引0返回第一個,也可用名稱,如果返回多個則可用列表,為None則返回全表

      header:指定表頭,也可用列表指定多行

      names:自定義列名,長度和Excel列長度必須一致

      index_col:用作索引的列

      usecols:讀取指定的列,參數為列表,如[0,1]表示第1和第2列

      三、讀取Excel

      import pandas as pd
      from pandas import DataFrame
      
      data = pd.read_excel('1.xlsx')  #
      print(data.values)  # 查看所有的值
      print(data.values[0])  # 查看第一行的值
      print(data['標題列1'].values)  # 查看某一列所有的值
      data['標題列3'] = None  # 新增列
      data.loc[3] = ['王五', 100, '']  # 新增行
      data = data.drop([0, 1], axis=0)  # 刪除行:axis=0
      data.drop('標題列3', axis=1)  # 刪除列:axis=1
      data.fillna(value=0, inplace=True)  # 缺失數據補
      data.fillna(method='ffill', axis=0)  # axis = 0  垂直  method=ffill 前  表示使用垂直上方的值對空值進行填充
      data.fillna(method='bfill', axis=1)  # axis = 1 水平  method=bfill  后  表示使用水平后邊的值對空值進行填充
      data.dropna(subset=['hint'], inplace=True)  # 刪除丟失數據
      data.sort_values(by='hint', ascending=False)  # 排序
      a = pd.concat([data, data], axis=0)  # DataFrame拼接
      a.reset_index(drop=True, inplace=True)  # 修正索引
      print(a['hint'].groupby(a['keyword']).mean())   # 按照 keyword分組 求hint平均值
      DataFrame(data).to_excel('1.xlsx', sheet_name='Sheet1', index=False, header=True)  # 保存

       

       

      三、合并Excel

       兩天的數據合并在一起

      import pandas as pd
      
      left = pd.DataFrame(pd.read_excel("數據.xlsx", sheet_name="5.25付費"))
      right = pd.DataFrame(pd.read_excel("數據.xlsx", sheet_name="5.26付費"))
      result = pd.merge(left, right, how='outer', on=['分類', '排名'])
      a = result.sort_values(['分類', '排名'], ascending=[False, True])
      a.to_excel('付費1.xlsx', index=False)

      四、同一個excel寫入不同的sheet

      li = ['930743975', '976927698']
      with pd.ExcelWriter('20-02-05.xlsx') as writer:
          for app_id in li:
              info = [["keyword_id", "keyword"], ['11', 'aa']]
              df = pd.DataFrame(info)
              df.to_excel(writer, sheet_name=f"{app_id}", index=False, header=False)
      writer.save()
      writer.close()

      四、不同的excel寫入不同的sheet

      import os
      import datetime
      import pandas as pd
      
      count = 1
      
      
      def date_info(i):
          global count
          now = datetime.datetime.now() - datetime.timedelta(days=2)
          day = now + datetime.timedelta(days=i)
          count += 1
          return (day.strftime("%Y-%m-%d"), day.strftime("%Y-%m"), day.strftime("%d"))
      
      
      for i in range(2):
          sheet_name, month, day = date_info(i)
          keywords = [["關鍵詞", "排行1", "變動0", "指數6000", "結果數222", "上升0", "下降0"]]
          excel_path = os.path.join(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)), f"{sheet_name}.xlsx")
          writer = pd.ExcelWriter(excel_path, engine='openpyxl')
          df_row = pd.DataFrame(columns=["關鍵詞", "排行", "變動", "指數", "結果數", "上升", "下降"])
          df_row.to_excel(writer, sheet_name=f"{sheet_name}", index=False, header=False)
          keywords.insert(0, ["關鍵詞", "排行", "變動", "指數", "結果數", "上升", "下降"])
          ds = pd.DataFrame(keywords)
          df = df_row.append(ds, ignore_index=True)
          df.to_excel(excel_path, index=False, header=False)

       

      學習鏈接

      https://www.jianshu.com/p/09d5b37118d3

      posted @ 2020-06-02 10:00  洛丶丶丶  閱讀(457)  評論(0)    收藏  舉報
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