Pandas数据的导入与导出

Excel格式数据导入

• 对于上述这些方法，只需要一行代码就可以实现不同格式数据的导入，唯一区别在于他们拥有不同的参数

read_excel()

• 不添加任何参数，会默认将Excel表格种的第一行识别为标题行

  df = pd.read_excel("表格.xlsx")
  df
  
  	学号	姓名
  0	1	  张三
  1	2	  李四
  2	3     王五
  1
  2
  3
  4
  5
  6
  7

• sheet_name参数，在一个Excel表格中，可能会有一个或多个Sheet，设置了sheet_name="Sheet1"表示我们想要读取Sheet1这个表格

  df = pd.read_excel('表格.xlsx',sheet_name='Sheet1')
  df
  
  	学号	姓名
  0	1	  张三
  1	2	  李四
  2	3     王五
  1
  2
  3
  4
  5
  6
  7

• index_col参数，指定将Excel表格的第几列当作行索引。设置为0时，表示将Excel表格种的学号列设置为了行索引，原始索引被替换

  df = pd.read_excel("表格.xlsx",index_col=0)
  df
  
  学号	 姓名
  1	  张三
  2	  李四
  3     王五
  1
  2
  3
  4
  5
  6
  7

• header参数，将指定表格的第几行当作标题行

  • 利用read_excel()读取excel表格，总是默认将第一行数据识别为标题行，由于表格Sheet1自带标题行，我们可以不用做任何设置。但是Sheet2表格没有标题行，我们需要设置header=None，告诉Python程序该表格没有标题行

  df = pd.read_excel('表格.xlsx',sheet_name='Sheet1')
  df
  
  	学号	姓名
  0	1	  张三
  1	2	  李四
  2	3     王五
  
  df = pd.read_excel('表格.xlsx',sheet_name='Sheet2',header=None)
  df
  
  	0	   1
  0	1	  张三
  1	2	  李四
  2	3     王五
  1
  2
  3
  4
  5
  6
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  10
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  15

• usecols参数，指定导入Excel表格中的哪几列

  df = pd.read_excel("表格.xlsx",usecols=["姓名","语文"])
  df
  
  	姓名	语文
  0	张三	99
  1	李四	88
  2	王五	77
  1
  2
  3
  4
  5
  6
  7

Excel格式数据的导出

• 在Pandas模块中，利用to_excel()方法可以将数据导出为Excel文件，利用to_csv()方法可以将数据导出为CSV文件

  df = pd.read_excel("表格.xlsx")
  df
  
  	学号	姓名	语文	数学
  0	 1	 张三	  88	99		
  1	 2	 李四	  77	88
  2	 3	 王五	  66	90
  
  df.to_excel(
          excel_writer="导出.xlsx",
          index=False,
          sheet_name="成绩表",
          columns=["姓名","语文","数学"],
          na_rep=0,
          encoding="gbk"
      )
  1
  2
  3
  4
  5
  6
  7
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  11
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  13
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  • excel_writer参数用于指明文件的保存路径
  • index参数为False表示隐藏序列号，否则会自动生成一个序列号
  • sheet_name用于设置表格的名称
  • columns参数可以指定导出哪些列
  • **na_rep**参数可以将表格中的缺失值用指定值填充
  • encoding参数用于设置文件编码，一般根据自己的系统环境来设置