小福利，Python操作excel的常用方法（1）

大家好，我是天空之城，今天给大家带来小福利，Python操作excel的常用方法（1）
Python读取excel文件的最方便的模块就是pandas
这是excel数据截图如下

读取excel的代码如下

import pandas as pd
df=pd.DataFrame(pd.read_excel('patent1.xlsx'))
for i in range(20):for j in range(6):# print(df.iloc[i, 1])# print(df.iloc[i,a=df.iloc[i, j]print(a)print('这是第%s条数据'%(i+1))print('  ')还有一种方法
for row in staff_ws.iter_rows(min_row=2, max_row=12, min_col=2, max_col=3, values_only=True):print(row)
取出每一行数据

执行结果如下

查看数据前五行情况
print(df.head())

查看数据整体情况
print(df.describe(include=‘all’))

同样Python可以对excel实现增删改查，合并，分割等，跟数据库操作一样的，还可以引入matplotlib模块进行绘图

查看数据类型，数据信息

判断是否存在空值

查看唯一值

查看数据表的值
print(df.values)

查看列名称
print(df.columns)

查看前三行
df.head(3)

查看最后3行
df.tail(3)

还有对数据表中的问题进行清洗，包括对空值、大小写问题、数据格式和重复值的处理。
#删除数据表中含有空值的行df.dropna(how=‘any’)
#使用数字0填充数据表中空值df.fillna(value=0)
#使用price均值对NA进行填充df[‘price’].fillna(df[‘price’].mean())
#清除city字段中的字符空格df[‘city’]=df[‘city’].map(str.strip)
#city列大小写转换df[‘city’]=df[‘city’].str.lower()
#更改数据格式df[‘price’].astype(‘int’)
#更改列名称df.rename(columns={‘category’: ‘category-size’})
#python中使用drop_duplicates函数删除重复值
#删除后出现的重复值df[‘city’].drop_duplicates()

#数据替换df[‘city’].replace(‘sh’, ‘shanghai’)

#数据表匹配合并df_inner=pd.merge(df,df1,how=‘inner’)
合并的方式还有left，right和outer方式

#设置索引列df_inner.set_index(‘id’)
#按特定列的值排序df_inner.sort_values(by=[‘age’])

#按索引列排序df_inner.sort_index()

#如果price列的值>3000，group列显示high，否则显示low
df_inner[‘group’] = np.where(df_inner[‘price’] > 3000,‘high’,‘low’)

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