python处理表格函数 python 处理表格( 二 )


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python如何将excel表格数据一键变成代码Python批量处理excel数据(含完整代码)
pandas库可以有效的处理excel、csv和txt文件,并能多格式将数据重新保存为excel、csv和txt文件 。
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一、导入数据
利用pandas库中的read函数可以将excel文件读入,转化为 DataFrame格式
import pandas as pd
path = "D:\text.xlsx"##文件路径
data = https://www.04ip.com/post/pd.read_excel(path,sheet_name = 0) ##若包含多个子表,可以用sheet_name参参数进行选择
若excel表中不包含列名信息可以在读入时,利用names参数进行指定
data = https://www.04ip.com/post/pd.read_excel(path,names=["id","name","date"])
对于csv文件可以使用pd.read_csv函数进行数据导入
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二、空表创建
当输出表格和输入表格的格式不一致时,我们可以通过创建空表来解决问题,新的DataFrame表格的数据可以为空 , 但是必须设置列名,也就是表头
##利用list创建表头
header = ["name","date","a","b"]
##创建空表
outData = https://www.04ip.com/post/pd.DataFrame(columns=header)
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三、数据增删查改
1.数据查改
利用loc和iloc函数可以对DataFrame 数据表中的数据进行查改,loc使用行名和列名进行调用,iloc使用行列索引进行调用
propoLoc = data.loc["index", "proportion"]
propoIloc = data.loc[0, 0]
data.iloc[:, 5:] = data.iloc[:, 5:].astype(int) ##利用索引可以对数据进行批量处理,此句指令用于将表格第五列至最后一列的格式转化为整型int
2.数据增删
利用drop函数可以删除指定行列,利用loc或insert函数可以增加列,loc用来增加行
data.drop(index=[0], inplace=True) ##删除行名为0的行
data.drop(columns=[0], inplace=True,axis=1) ##删除列名为0的列
data.loc[str(csvName)] = rowData##增加行名为csvName的行,注意rowData要保证和data的列数一致
data.loc[:,str(csvName)] = 0 ##增加列名为csvName的列 , 用0填充该列
data.insert(data.shape[1], 'd', 0) ##在data.shape[1]处增加列,并用0填充
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四、批量处理
首先利用os库对文件夹进行遍历,获得所有的excel文件
import os
excelNames = os.listdir(rootPath)##获得所有的文件名
for excelName in excelNames:
##对每个文件进行处理
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五、常用的数据处理方法
1.字符串分割 str.split(",")用逗号进行分割,并创建一个list进行存储
2.str.endswith("hello")判断字符串的后缀
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六、表格存储
1.单表存储:将一个sheet放入到一个excel中
saveFile = rootPath+"test.xlsx"##指定保存文件,注意反复保存时 , excel不要打开 , 否则无法写入
rootData.to_excel(saveFile,index=False) ##保存指定,并不保存行名
2.多表存储:将多个sheet放入到一个excel中
with pd.ExcelWriter('./dataOut.xlsx') as writer:

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