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python对excel操作

Python对于Excel的操作是多种多样的,掌握了相关用法就可以随心所欲的操作数据了!

操作xls文件

xlrd(读操作):

import xlrd

1、引入xlrd模块

workbook=xlrd.open_workbook("36.xls")

2、打开[36.xls]文件,获取excel文件的workbook(工作簿)对象

names=workbook.sheet_names()

3、获取所有sheet的名字

worksheet=workbook.sheet_by_index(0)

4、通过sheet索引获得sheet对象

worksheet为excel表第一个sheet表的实例化对象

worksheet=workbook.sheet_by_name("各省市")

5、通过sheet名获得sheet对象

worksheet为excel表sheet名为【各省市】的实例化对象

nrows=worksheet.nrows

6、获取该表的总行数

ncols=worksheet.ncols

7、获取该表的总列数

row_data=worksheet.row_values(n)

8、获取该表第n行的内容

col_data=worksheet.col_values(n)

9、获取该表第n列的内容

cell_value=worksheet.cell_value(i,j)

10、获取该表第i行第j列的单元格内容

xlwt(写操作):

import xlwt

1、引入xlwt模块

book=xlwt.Workbook(encoding="utf-8")

2、创建一个Workbook对象,相当于创建了一个Excel文件

sheet = book.add_sheet('test')

3、创建一个sheet对象,一个sheet对象对应Excel文件中的一张表格。

sheet.write(i, j, '各省市')

4、向sheet表的第i行第j列,写入'各省市'

book.save('Data\\36.xls')

5、保存为Data目录下【36.xls】文件

操作xlsx文件

openpyxl(读操作):

import openpyxl

1、引入openpyxl模块

workbook=openpyxl.load_workbook("36.xlsx")

2、打开[36.xlsx]文件,获取excel文件的workbook(工作簿)对象

names=workbook.sheetnames

worksheet=workbook.worksheets[0]

worksheet=workbook["各省市"]

ws = workbook.active

6、获取当前活跃的worksheet,默认就是第一个worksheet

nrows=worksheet.max_row

7、获取该表的总行数

ncols=worksheet.max_column

8、获取该表的总列数

content_A1= worksheet['A1'].value

9、获取该表A1单元格的内容

content_A1=worksheet.cell(row=1,column=1).value

10、获取该表第1列第1列的内容

openpyxl(写操作):

workbook=openpyxl.Workbook()worksheet = workbook.active

3、获取当前活跃的worksheet,默认就是第一个worksheet

worksheet.title="test"

4、worksheet的名称设置为"test"

worksheet = workbook.create_sheet()

5、创建一个新的sheet表,默认插在工作簿末尾

worksheet.cell(i,j,'空')

6、第i行第j列的值改成'空'

worksheet["B2"]="空"

7、将B2的值改成'空'

worksheet.insert_cols(1)

8、在第一列之前插入一列

worksheet.append(["新增","台湾省"])

9、添加行

workbook.save("Data\\36.xlsx")

10、保存为Data目录下【36.xlsx】文件

pandas处理excel文件

pandas操作:

import pandas as pd

1、引入pandas模块

data = pd.read_excel('36.xls')

2、读取[36.xls]或者[36.xlsx]文件

data = pd.read_csv('36.csv')

3、读取[36.csv]文件

data=data.dropna(subset=['店铺'])

4、过滤掉data店铺列有缺失的数据

data.sort_values("客户网名", inplace=True)

5、将data数据按照客户网名列进行从小到大排序

data = pd.read_csv(36.csv, skiprows = [0,1,2],sep = None, skipfooter = 4)

6、读取[36.csv]文件,前三行和后四行的数据略过

data = data.fillna('空')

7、将data中的空白处填充成'空'

data.drop_duplicates('订单','first',inplace=True)

8、data中的数据,按照【订单】列做去重处理,保留第一条数据

data=pd.DataFrame(data,columns=['订单','仓库'])

9、只保留data中【订单】【仓库】列的数据

data = data[(data[u'展现量'] 0)]

10、只保留【展现量】列中大于0的数据

data= data[data["订单"].str.contains('000')]

11、只保留【订单】列中包含'000'的数据

data= data[data["仓库"]=='正品仓']

12、只保留【仓库】列是'正品仓'的数据

xs= data[data["店铺"]=='南极人']['销售额']

13、获取店铺是南极人的销售额数据

data['订单'] = data['订单'].str[3:7]

14、【订单】列的值只保留4-8个字节的值

data["邮资"] = np.where((data['店铺'].str.contains('T|t')) -(data['仓库'] == '代发仓'), 8, data['邮资'])

15、满足店铺列包含 T 或 t 并且仓库不等于'代发仓'的话,将邮资的值改成8,否则值不变

data = np.array(data).tolist()

16、将data从DataFrame转换成列表

data=pd.DataFrame(data)

17、将列表转换成DataFrame格式

zhan = data[u'展现'].sum().round(2)

18、将data中所有展现列数据求和,并取两位小数

sum=data.groupby(['店铺'])['刷单'].sum()

19、将data中按照店铺对刷单进行求和

counts=data['店铺'].value_counts()

20、将data按照店铺进行计算

avg=data.groupby(['店铺'])['刷单'].mean()

21、将data按照店铺对刷单进行求平均数

count = pd.concat([counts,sum], axis=1, ignore_index=True, sort=True)

22、将counts和sum两个DataFrame进行了组合

count=count.rename(index=str, columns={0: "订单", 1: "成本"})

23、将新生成的DataFrame列名进行修改

data = pd.merge(sum, counts, how='left', left_on='店铺', right_on='店铺')

24、将列表转换成DataFrame格式

from openpyxl import Workbook 

wb=Workbook()  

ws1=wb.active 

data.to_excel('36.xlsx') 

wb.close()

25、data完整的写入到关闭过程,执行此操作的时候【36.xlsx】不能是打开状态

excel格式操作

样式处理:

1、打开【36.xlsx】

sheet=workbook.worksheets[0]

2、将第一个sheet对象赋值给sheet

sheet.column_dimensions['A'].width = 20.0

3、将A列的宽度设置为20

sheet.row_dismensions[1].height = 20.0

4、将第一行的行高设置为20

sheet.merge_cells('A1:A2')

5、将sheet表A1和A2单元格合并

sheet.unmerge_cells('A1:A2')

6、将sheet表A1和A2单元格取消合并

sheet.insert_rows(2,2)

7、将sheet表从第2行插入2行

sheet.insert_cols(3,2)

8、将sheet表从第3列插入2列

sheet.delete_rows(2)

9、删除第2行

sheet.delete_cols(3, 2)

10、将sheet表从第3列开始删除2列

from openpyxl.styles import Font, Border, PatternFill, colors, Alignment

11、分别引入字体、边框、图案填充、颜色、对齐方式

sheet.cell(i,j).font = Font(name='Times New Roman', size=14, bold=True, color=colors.WHITE)

12、设置sheet表第 i 行第 j 列的字体

sheet.cell(i,j).alignment = Alignment(horizontal='center', vertical='center')

13、设置sheet表第 i 行第 j 列的字体对齐方式

left, right, top, bottom = [Side(style='thin', color='000000')] * 4sheet.cell(i,j).border = Border(left=left, right=right, top=top, bottom=bottom)

14、引入边框样式并调用

fill = PatternFill("solid", fgColor="1874CD")sheet.cell(1,j).fill = fill

15、引入填充样式,并调用

import xlrd

from openpyxl import Workbook

from openpyxl import load_workbook

workbook=load_workbook(filename='C:/Users/EDZ/Desktop/工作/2021.08.03/大兄弟.xlsx')

sheet=workbook.active

sheet.insert_cols(idx=1)

sheet.merge_cells(A1:A3)

sheet['A1']=['上海','山东','浙江']

python对dataframe列里的元素进行修改?

直接在参数一栏设置一下即可:

df=pd.read_csv('text.csv', dtype={'编号':str}

 

这样,把你要转换的列的名字设定好, “编号”列中的数据读取为str

 

这样,读取到的数据就是按照我们的要求的了。

09.pandas修改列名、索引名字

有时候我们需要修改DataFrame的个别列名或者索引,避免重复、方便使用。

这时就需要使用到rename()函数,rename()函数使用时比较简单。

源数据

现在我们想要把'表1Lat'和'表1Lon'改为维度和经度:

其中columns代表要对列名进行修改,在Python的pandas库里面,跟列名有关的一般都是用columns,而不是用names。在columns后面是一个字典形式,键是原列名,值是新列名。修改的时候只会改选择到的列。注意修改只会要写入源数据时需要赋值或者用inplace = True。

rename()函数适合于修改个别的索引或者列名,如果需要大部分的修改或者全部修改的话就使用set_index()函数比较方便。

多层索引或者列名怎么修改?

python中dataframe怎么修改columns的参数

pandas是python环境下最有名的数据统计包,而DataFrame翻译为数据框,是一种数据组织方式,这么说你可能无法从感性上认识它,举个例子,你大概用过Excel,而它也是一种数据组织和呈现的方式,简单说就是表格,而在在pandas中用DataFrame组织数据,如果你不print DataFrame,你看不到这些数据,下面我们来看看DataFrame是如何使用的。

首先是引入pandas和numpy,这是经常配合使用的两个包,pandas依赖于numpy,引入以后我们可以直接使用np/pd来表示这个两个模块

先创建一个时间索引,所谓的索引(index)就是每一行数据的id,可以标识每一行的唯一值

为了快速入门,我们看一下如何创建一个6X4的数据:randn函数用于创建随机数,参数表示行数和列数,dates是上一步创建的索引列

我们还可以使用字典来创建数据框,例如创建一个列名为A的数据框,索引是自动创建的整数

这又是一个字典创建DataFrame的例子

假如字典内的数据长度不同,以最长的数据为准,比如B列有4行:

可以使用dtypes来查看各行的数据格式

接着看一下如何查看数据框中的数据,看一下所有的数据

使用head查看前几行数据(默认是前5行),不过你可以指定前几行

查看前三行数据

使用tail查看后5行数据

查看数据框的索引

查看列名用columns

查看数据值,用values

查看描述性统计,用describe

使用type看一下输出的描述性统计是什么样的数据类型——DataFrame数据

使用T来转置数据,也就是行列转换

对数据进行排序,用到了sort,参数可以指定根据哪一列数据进行排序。

Python基础命令都有什么?

(1)打开csv文件

import pandas as pd

df=pd.read_csv(r’data/data.csv’)

(2)dataframe index 重新排序

data=df.sort_index(axis=0,ascending=False)

(3)dataframe 按照某一列进行升序或者降序排列

data=df.sort([‘date’],ascending=True升序,False降序)

(4)dataframe 的index重新从0开始

data=data.reset_index(drop=True)

(5)画横坐标是日期的图

import matplotlib.pyplot as plt

x=data[‘date’]#日期是字符串形式

y=data[‘close price’]

plt.plot_date(x,y)

(6)求标准差

import numpy as np

np.std

(7)下取整

import math

math.floor

上取整:math.ceil

(8)希尔伯特变换

from scipy import fftpack

hx= fftpack.hilbert(price)

(9)值排序

data.order()

(10)差分

data.diff(1)#一阶差分

dataframe 删除元素

data.drop(元素位置)

(11)嵌套的array处理方法

import itertools

a = [[1,2,3],[4,5,6], [7], [8,9]]

out = list(itertools.chain.from_iterable(a))

(12)dataframe修改列名

data.columns=[‘num’,’price’]

(13)excel表导入以后有空行解决办法

import numpy as np

data= data.drop(data.loc[np.isnan(data.name.values)].index)

(15)diff用法

一.是dataframe或者series格式,直接就用data.diff()

二.是list格式,先转换成转换成list格式data=data.tolist() 然后dif=np.diff(data)

(16)dataframe中的日期type不是date格式,不能直接相加减,所以先转换成list格式

t=data.time.tolist()

date_time = datetime.datetime.strptime(str(t),’%Y-%m-%d %H:%M:%S’)

date_time=datetime.date(date_time.year,date_time.month,date_time.day)

past= date_time - datetime.timedelta(days=n*365)

(17)符号化

np.sign

(18)字典的使用

label={‘11’:’TP’,’1-1’:’FN’,’-11’:’FP’,’-1-1’:’TN’}

for i in range(len(data1)):

state=str(int(data1[i]))+str(int(data2[i]))

result.append(label[state])

(19)用plt画图的时候中文不显示的解决办法

from matplotlib.font_manager import FontProperties

font_set = FontProperties(fname=r”c:windowsontssimsun.ttc”, size=15)

plt.title(u’中文’, fontproperties=font_set)

(20)获取当前程序运行的时间

from time import time

time1=time()

time2=time()

print(time2-time1)

以上是我找到的资料,对于我这个学习Python到半吊子的人来说也是要收藏起来的。

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