Python Pandas如何处理Excel表格数据？

1、读取xlsx表格：pd.read_excel()

原始内容如下：

a）读取第n个Sheet（子表，在左下方可以查看或增删子表）的数据

import pandas as pd
# 每次都需要修改的路径
path = "test.xlsx"
# sheet_name默认为0，即读取第一个sheet的数据
sheet = pd.read_excel(path, sheet_name=0)
print(sheet)
"""
  Unnamed: 0  name1  name2  name3
0       row1      1    2.0      3
1       row2      4    NaN      6
2       row3      7    8.0      9
"""

可以注意到，原始表格左上角没有填入内容，读取的结果是“Unnamed: 0” ，这是由于read_excel函数会默认把表格的第一行为列索引名。另外，对于行索引名来说，默认从第二行开始编号（因为默认第一行是列索引名，所以默认第一行不是数据），如果不特意指定，则自动从0开始编号，如下。

sheet = pd.read_excel(path)
# 查看列索引名，返回列表形式
print(sheet.columns.values)
# 查看行索引名，默认从第二行开始编号，如果不特意指定，则自动从0开始编号，返回列表形式
print(sheet.index.values)
"""
['Unnamed: 0' 'name1' 'name2' 'name3']
[0 1 2]
"""

b）列索引名还可以自定义，如下：

sheet = pd.read_excel(path, names=['col1', 'col2', 'col3', 'col4'])
print(sheet)
# 查看列索引名，返回列表形式
print(sheet.columns.values)
"""
   col1  col2  col3  col4
0  row1     1   2.0     3
1  row2     4   NaN     6
2  row3     7   8.0     9
['col1' 'col2' 'col3' 'col4']
"""

c）也可以指定第n列为行索引名，如下：

# 指定第一列为行索引
sheet = pd.read_excel(path, index_col=0)
print(sheet)
"""
      name1  name2  name3
row1      1    2.0      3
row2      4    NaN      6
row3      7    8.0      9
"""

d）读取时跳过第n行的数据

# 跳过第2行的数据（第一行索引为0）
sheet = pd.read_excel(path, skiprows=[1])
print(sheet)
"""
  Unnamed: 0  name1  name2  name3
0       row2      4    NaN      6
1       row3      7    8.0      9
"""

2、获取表格的数据大小：shape

path = "test.xlsx"
# 指定第一列为行索引
sheet = pd.read_excel(path, index_col=0)
print(sheet)
print('==========================')
print('shape of sheet:', sheet.shape)
"""
      name1  name2  name3
row1      1    2.0      3
row2      4    NaN      6
row3      7    8.0      9
==========================
shape of sheet: (3, 3)
"""

3、索引数据的方法：[ ] / loc[] / iloc[]

1、直接加方括号索引

可以使用方括号加列名的方式 [col_name] 来提取某列的数据，然后再用方括号加索引数字 [index] 来索引这列的具体位置的值。这里索引名为name1的列，然后打印位于该列第1行（索引是1）位置的数据：4，如下：

sheet = pd.read_excel(path)
# 读取列名为 name1 的列数据
col = sheet['name1']
print(col)
# 打印该列第二个数据
print(col[1]) # 4
"""
0    1
1    4
2    7
Name: name1, dtype: int64
4
"""

2、iloc方法，按整数编号索引

使用 sheet.iloc[ ] 索引，方括号内为行列的整数位置编号（除去作为行索引的那一列和作为列索引的哪一行后，从 0 开始编号）。
a）sheet.iloc[1, 2] ：提取第2行第3列数据。第一个是行索引，第二个是列索引

b）sheet.iloc[0: 2] ：提取前两行数据

c）sheet.iloc[0:2, 0:2] ：通过分片的方式提取 前两行 的 前两列 数据

# 指定第一列数据为行索引
sheet = pd.read_excel(path, index_col=0)
# 读取第2行（row2）的第3列（6）数据
# 第一个是行索引，第二个是列索引
data = sheet.iloc[1, 2]
print(data)  # 6
print('================================')
# 通过分片的方式提取 前两行 数据
data_slice = sheet.iloc[0:2]
print(data_slice)
print('================================')
# 通过分片的方式提取 前两行 的 前两列 数据
data_slice = sheet.iloc[0:2, 0:2]
print(data_slice)
"""
6
================================
      name1  name2  name3
row1      1    2.0      3
row2      4    NaN      6
================================
      name1  name2
row1      1    2.0
row2      4    NaN
"""

3、loc方法，按行列名称索引

使用 sheet.loc[ ] 索引，方括号内为行列的名称字符串。具体使用方式同 iloc ，只是把 iloc 的整数索引替换成了行列的名称索引。这种索引方式用起来更直观。

注意：iloc[1: 2] 是不包含2的，但是 loc['row1': 'row2'] 是包含 'row2' 的。

# 指定第一列数据为行索引
sheet = pd.read_excel(path, index_col=0)
# 读取第2行（row2）的第3列（6）数据
# 第一个是行索引，第二个是列索引
data = sheet.loc['row2', 'name3']
print(data)  # 1
print('================================')
# 通过分片的方式提取 前两行 数据
data_slice = sheet.loc['row1': 'row2']
print(data_slice)
print('================================')
# 通过分片的方式提取 前两行 的 前两列 数据
data_slice1 = sheet.loc['row1': 'row2', 'name1': 'name2']
print(data_slice1)
"""
6
================================
      name1  name2  name3
row1      1    2.0      3
row2      4    NaN      6
================================
      name1  name2
row1      1    2.0
row2      4    NaN
"""

4、判断数据为空：np.isnan() / pd.isnull()

1、使用 numpy 库的 isnan() 或 pandas 库的 isnull() 方法判断是否等于 nan 。

sheet = pd.read_excel(path)
# 读取列名为 name1 的列数据
col = sheet['name2']
 
print(np.isnan(col[1]))  # True
print(pd.isnull(col[1]))  # True
"""
True
True
"""

2、使用 str() 转为字符串，判断是否等于 'nan' 。

sheet = pd.read_excel(path)
# 读取列名为 name1 的列数据
col = sheet['name2']
print(col)
# 打印该列第二个数据
if str(col[1]) == 'nan':
    print('col[1] is nan')
"""
0    2.0
1    NaN
2    8.0
Name: name2, dtype: float64
col[1] is nan
"""

5、查找符合条件的数据

下面的代码意会一下吧

# 提取name1 == 1 的行
mask = (sheet['name1'] == 1)
x = sheet.loc[mask]
print(x)
"""
      name1  name2  name3
row1      1    2.0      3
"""

6、修改元素值：replace()

sheet['name2'].replace(2, 100, inplace=True) ：把 name2 列的元素 2 改为元素 100，原位操作。

sheet['name2'].replace(2, 100, inplace=True)
print(sheet)
"""
      name1  name2  name3
row1      1  100.0      3
row2      4    NaN      6
row3      7    8.0      9
"""

sheet['name2'].replace(np.nan, 100, inplace=True) ：把 name2 列的空元素（nan）改为元素 100，原位操作。

import numpy as np 
sheet['name2'].replace(np.nan, 100, inplace=True)
print(sheet)
print(type(sheet.loc['row2', 'name2']))
"""
      name1  name2  name3
row1      1    2.0      3
row2      4  100.0      6
row3      7    8.0      9
"""

7、增加数据：[ ]

增加列，直接使用中括号 [ 要添加的名字 ] 添加。

sheet['name_add'] = [55, 66, 77] ：添加名为 name_add 的列，值为[55, 66, 77]

path = "test.xlsx"
# 指定第一列为行索引
sheet = pd.read_excel(path, index_col=0)
print(sheet)
print('====================================')
# 添加名为 name_add 的列，值为[55, 66, 77]
sheet['name_add'] = [55, 66, 77]
print(sheet)
"""
      name1  name2  name3
row1      1    2.0      3
row2      4    NaN      6
row3      7    8.0      9
====================================
      name1  name2  name3  name_add
row1      1    2.0      3        55
row2      4    NaN      6        66
row3      7    8.0      9        77
"""

8、删除数据：del() / drop()

a）del(sheet['name3']) ：使用 del 方法删除

sheet = pd.read_excel(path, index_col=0)
# 使用 del 方法删除 'name3' 的列
del(sheet['name3'])
print(sheet)
"""
      name1  name2
row1      1    2.0
row2      4    NaN
row3      7    8.0
"""

b）sheet.drop('row1', axis=0)

使用 drop 方法删除 row1 行，删除列的话对应的 axis=1。

当 inplace 参数为 True 时，不会返回参数，直接在原数据上删除

当 inplace 参数为 False （默认）时不会修改原数据，而是返回修改后的数据

sheet.drop('row1', axis=0, inplace=True)
print(sheet)
"""
      name1  name2  name3
row2      4    NaN      6
row3      7    8.0      9
"""

c）sheet.drop(labels=['name1', 'name2'], axis=1)

使用 label=[ ] 参数可以删除多行或多列

# 删除多列，默认 inplace 参数位 False，即会返回结果
print(sheet.drop(labels=['name1', 'name2'], axis=1))
"""
      name3
row1      3
row2      6
row3      9
"""

9、保存到excel文件：to_excel()

1、把 pandas 格式的数据另存为 .xlsx 文件

names = ['a', 'b', 'c']
scores = [99, 100, 99]
result_excel = pd.DataFrame()
result_excel["姓名"] = names
result_excel["评分"] = scores
# 写入excel
result_excel.to_excel('test3.xlsx')

 2、把改好的 excel 文件另存为 .xlsx 文件。

比如修改原表格中的 nan 为 100 后，保存文件：

import numpy as np 
# 指定第一列为行索引
sheet = pd.read_excel(path, index_col=0)
sheet['name2'].replace(np.nan, 100, inplace=True)
sheet.to_excel('test2.xlsx')

打开 test2.xlsx 结果如下：