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Python处理Excel数据-pandas篇

2020-12-15 20:33:24  阅读:158  来源: 互联网

标签:index Python Excel pd path 排序 data pandas


Python处理Excel数据-pandas篇

非常适用于大量数据的拼接、清洗、筛选及分析

在计算机编程中,pandas是Python编程语言的用于数据操纵和分析的软件库。特别是,它提供操纵数值表格和时间序列的数据结构和运算操作。它的名字衍生自术语“面板数据”(panel data),这是计量经济学的数据集术语,它们包括了对同一个体的在多个时期上的观测。它的名字是短语“Python data analysis”自身的文字游戏。

目录

一、安装环境

1、打开以下文件夹(个人路径会有差异):

 C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python38\Scripts

2、按住左Shift右键点击空白处,选择【在此处打开Powershell窗口(s)】

在这里插入图片描述

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-kRJiEqCN-1608030817083)(C:\Users\Administrator\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20201215191141324.png)]

3、输入以下代码通过Pip进行安装Pandas库

./pip install pandas

./pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pandas

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-MgtI8yQm-1608030817086)(C:\Users\Administrator\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20201215191206646.png)]

安装完成后会有提示:Successfully installed pandas

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-lsHFFWKv-1608030817089)(C:\Users\Administrator\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20201215191214525.png)]

二、数据的新建、保存与整理

1、新建数据保存到Excel

import pandas as pd
path = 'E:\python\测试\测试文件.xlsx'
data= pd.DataFrame({'序号':[1,2,3],'姓名':['张三','李四','王五']})
data= data.set_index('序号') #设置索引列为'序号'列
data.to_excel(path)

2、读取txt文件,将内容保存到Excel(引用B站UP 孙兴华示例文件)

Txt文件:

E:\python\练习.txt

男,杨过,19,13901234567,终南山古墓,2000/1/1

女,小龙女,25,13801111111,终南山古墓,2000/1/2

男,郭靖,40,13705555555,湖北襄阳,2020/1/1

女,黄蓉,35,13601111111,湖北襄阳,2000/1/4

男,张无忌,18,13506666666,明教,2000/1/5

女,周芷若,17,13311111111,明教,2000/1/6

女,赵敏,17,18800000000,明教,2000/1/7

import pandas as pd
path = r'E:\python\练习.txt'
data = pd.read_csv(path,header=None,names=['性别','姓名','年龄','地址','号码','时间'])
data.to_excel( r'E:\python\练习.xlsx')  #将数据储存为Excel文件

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-3ndoK56g-1608030817092)(Pandas%208148b0742ba4410b86e80c5189b73f3e/Untitled%204.png)]

3、读取Excel及DataFrame的使用方式

import pandas as pd

path = 'E:\python\测试\\数据查询.xlsx'
data = pd.DataFrame(pd.read_excel(path,sheet_name='Left',header=1,converters={'A': str}))     # converters={'A': str} 设置A列格式为文本

data.index                       # 查看索引
data.values                      # 查看数值
data.sort_index()                # 按索引排序
data.sort_values()               # 按数值排序
data.head( 5 )                   # 查看前5行
data.tail( 3 )                   # 查看后3行
data.values                      # 查看数值
datashape                        # 查看行数、列数
data.isnull()                    # 查找data中出现的空值
data.unique()                    # 查看唯一值
data.columns                     # 查看data的列名
data.sort_index()                # 索引排序 
data.sort_values()               # 值排序

pd.merge(data1,data2)            # 合并,以下为左连接
pd.merge(data1,data2,on=[a],how='left') 
pd.concat([data1,data2])         # 合并,与merge的区别,自查**(特别注意要使用[])**
pd.pivot_table( data )           # 用df做data透视表(类似于Excel的数透)

data.reset_index()               # 修改、删除原有索引
data.reindex()                   # 重置索引,如下示例
data=data.reindex(columns=['商品名称', '规格', '对应车型类别', '备注', '新增的一列'], fill_value='新增的一列要填的值')  

a=data['x']                      # 取列名为'x'的列,格式为series
b=data[['x']]                    # 取列名为'x'的列,格式为Dataframe
c=data[['w','z']]                # 取多列时需要用Dataframe的格式
data.loc['A']                    # 取行名为'A'的行
data.loc[:,['x','z'] ]           # 表示选取所有的行以及columns为x,z的列
data['name'].values              # 取列名为'name'的列的值(取出来的是array而不是series)取单行后是一个Series,Series有index而无columns,可以用name来获取单列的索引
data.head(4)                     # 取头四行
data.tail(3)                     # 取尾三行
**data= data.iloc[2:, 2:20]        # 选择2行开始、2-11列**
[m, n] = data.shape              # 对m,n进行复制,m等于最大行数  n等于最大列数

data.notnull()                   # 非空值
data.dropna()                    # 删除空值
data.dropna()                    # 删除有空值的行
data.dropna(axis=1)              # 删除有空值的列
data.dropna(how='all')           # 删除所有值为Nan的行
data.dropna(thresh=2)            # 至少保留两个非缺失值
data.strip()                     # 去除列表中的所有空格与换行符号
data.fillna(0)                   # 将空值填充0
data.replace(1, -1)              # 将1替换成-1

data.fillna(100)                      # 填充缺失值为100
data.fillna({'语文':100,'数学':100,})        # 不同列填充不同值
data.fillna(method='ffill')                 # 将空值填充为上一个值
data.fillna(method='bfill')                 # 将空值填充下一个值
data.fillna(method='bfill',limit=1)         # 将空值填充下一个值,限制填充数量为1

三、数据排序与查询

1、排序

例1:按语文分数排序降序,数学升序,英语降序

import pandas as pd
path = 'c:/pandas/排序.xlsx'
data= pd.read_excel(path ,index_col='序号')
data.sort_values(by=['语文','数学','英语'],inplace=True,ascending=[False,True,False])
print(data)

例2:按索引进行排序

import pandas as pd
path = 'c:/pandas/排序.xlsx'
data = pd.read_excel(路径,index_col='序号')
data.sort_index(inplace=True)
print(data)

2、查询

单条件查询

import pandas as pd
path = 'c:/pandas/筛选.xlsx'
data = pd.read_excel(path ,index_col='出生日期')
print(data.loc['1983-10-27','语文'])

多条件查询

import pandas as pd
path = 'c:/pandas/筛选.xlsx'
data = pd.read_excel(path ,index_col='出生日期')
print(data.loc['1983-10-27',['语文','数学','英语']])

使用数据区间范围进行查询

import pandas as pd
path = 'c:/pandas/筛选.xlsx'
data = pd.read_excel(path,index_col='出生日期')
print(data.loc['1983-10-27':'1990-12-31',['语文','数学','英语']])

使用条件表达式进行查询

import pandas as pd
path = 'c:/pandas/筛选.xlsx'
data = pd.read_excel(路径,index_col='出生日期')
print(data.loc[(data['语文'] > 60) & (data['英语'] < 60),:])        #这里的   ,:   指的是列取全部

今天的分享到此就结束啦,后续还会继续更新~

标签:index,Python,Excel,pd,path,排序,data,pandas
来源: https://blog.csdn.net/weixin_51828058/article/details/111236200

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