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Python3使用pandas模块读写excel操作示例

作者:_compiling

这篇文章主要介绍了Python3使用pandas模块读写excel操作,简单讲述了pandas的功能、并结合实例形式分析了Python3使用pandas模块进行Excel文件的读取与写入相关操作技巧,需要的朋友可以参考下

本文实例讲述了Python3使用pandas模块读写excel操作。分享给大家供大家参考,具体如下:

前言

Python Data Analysis Library 或 pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具,能使我们快速便捷地处理数据。本文介绍如何用pandas读写excel。

1. 读取excel

读取excel主要通过read_excel函数实现,除了pandas还需要安装第三方库xlrd

pd.read_excel(io, sheetname=0, header=0, skiprows=None, skip_footer=0, index_col=None, names=None, parse_cols=None, parse_dates=False, date_parser=None, na_values=None, thousands=None, convert_float=True, has_index_names=None, converters=None, dtype=None, true_values=None, false_values=None, engine=None, squeeze=False, **kwds)
'''
该函数主要的参数为io、sheetname、header、names、encoding。
io:excel文件,可以是文件路径、文件网址、file-like对象、xlrd workbook;
sheetname:返回指定的sheet,参数可以是字符串(sheet名)、整型(sheet索引)、list(元素为字符串和整型,返回字典{'key':'sheet'})、none(返回字典,全部sheet);
header:指定数据表的表头,参数可以是int、list of ints,即为索引行数为表头;
names:返回指定name的列,参数为array-like对象。
encoding:关键字参数,指定以何种编码读取。
该函数返回pandas中的DataFrame或dict of DataFrame对象,利用DataFrame的相关操作即可读取相应的数据。
'''
#代码示例:
import pandas as pd
excel_path = 'example.xlsx'
d = pd.read_excel(excel_path, sheetname=None)
print(d['sheet1'].example_column_name)

2. 写入excel

写入excel主要通过pandas构造DataFrame,调用to_excel方法实现。

DataFrame.to_excel(excel_writer, sheet_name='Sheet1', na_rep='', float_format=None, columns=None, header=True, index=True, index_label=None, startrow=0, startcol=0, engine=None, merge_cells=True, encoding=None, inf_rep='inf', verbose=True, freeze_panes=None)
'''
该函数主要参数为:excel_writer。
excel_writer:写入的目标excel文件,可以是文件路径、ExcelWriter对象;
sheet_name:被写入的sheet名称,string类型,默认为'sheet1';
na_rep:缺失值表示,string类型;
header:是否写表头信息,布尔或list of string类型,默认为True;
index:是否写行号,布尔类型,默认为True;
encoding:指定写入编码,string类型。
'''
import pandas as pd
writer = pd.ExcelWriter('output.xlsx')
df1 = pd.DataFrame(data={'col1':[1,1], 'col2':[2,2]})
df1.to_excel(writer,'Sheet1')
writer.save()

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希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

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