标签：删除 Python 价税 sum tax DataFrame 索引 data
在平时学习和建模过程中，处理Excel文档是非常常见的工作，而Excel在Python眼中就是一个简单的datafram类型的数据
1、读取Excel文件的数据
1 import pandas as pd
2 import numpy as np
3
4 # 函数read_excel用来读取Excel文档为dataframe类型，参数sheet_name可以是工作簿中工作表的索引(从0开始)，也可以是工作表的名字
5 data = pd.read_excel("enterprise123_data.xlsx", sheet_name=1) # 此处读取第二个工作表
函数read_excel返回的直接就是一个dataframe类型的数据
2、对于内容的索引
首先看一下Excel表格内的内容
此处我们想索引企业代号为E1的企业的价税合计所在列的数据，用dataframe数据的索隐函数loc来实现，实力操作如下：
price_tax_sum = data.loc[data['企业代号']=='E1', '价税合计']
选取的E1企业的价税合计数据存储在变量price_tax_sum中，price_tax_sum同时也是一个dataframe类型的数据
使用price_tax_sum中元素的值：
array = price_tax_sum.values # 将元素中的值赋给变量array，array为一个一维数组
也可直接用dataframe类型的行列索引访问price_tax_sum中的每个元素，但一般都是对数据处理都是大批处理，因此转为数组然后用for循环处理比较方便
3、如何大批量对不同企业代号的企业数据进行选取呢？
这里要用到字符串的格式化，因为不同企业的企业代号均为字符串形式，不同在于E后面的数字不同
1 for i in range(1,124):
2 txt = "E{}"
3 price_tax_sum = data.loc[data['企业代号']==txt.format(i), '价税合计']
代码中txt.format(i)就表示将数据 i 填充到字符串txt中的{}内，这样每一轮for循环得到的price_tax_sum就是不同企业的价税合计数据，在循环体中即可对价税合计数据进行操作
字符串的格式化也可以支持多值索引，具体可自己CSDN，理解起来很简单
4、总结一下dataframe类型中我经常需要用到的使用操作
（1）删除dataframe中行和列的方法总结
删除具体列：删除工作表中“价税合计”整列元素：
data = data.drop('价税合计', axis=1) # axis=1表示删除的是列元素，函数参数为列索引名
删除具体行：删除E1企业的所有行：
data = data.drop('E1') # axis=0或者不写表示drop函数默认删除行元素，函数参数为行索引名
删除特定数值的行(最常用)：删除发票状态为作废发票的行：
data = data[data['发票状态'] == '作废发票']
删除/保存包含某些字符、文字的行：
# 删除发票状态中包含“作废”两字的行
data = data[~data['发票状态'].str.contains('作废')]
# 保存发票信息中包含“有效”两字的行，区别在于不要"~"
data = data[data['发票状态'].str.contains('有效')]
（2）填充空值
# 删除存在空值的行 data = data.dropna() # 删除存在空值的列 data = data.dropna(axis=1) # 填充空值 data.fillna(3, inplace=True) # inplace=True表示在原DataFrame上修改 # 结合一些计算出来的值进行填充 data.fillna(np.mean(data['价税合计']), inplace=True)
对某些单元格满足特定条件进行修改其值时，可利用for循环来批量处理
在每轮循环中用if判断是否满足条件，如满足则修改成特定值
（3）两大索隐函数loc和iloc的区别
loc——通过行标签索引行数据
iloc——通过行号（为数字）索引行数据
iloc是按照行数取值，而loc按着index名取值
（4）更改索引值
# 直接给行、列索引赋值进行更改 data.columns = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h'] data.index = ['a', 'c', 'd']
标签：删除,Python,价税,sum,tax,DataFrame,索引,data 来源： https://www.cnblogs.com/HiShallyi/p/15127249.html
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