Les pandas lisent et modifient la stratégie de fonctionnement Excel en Python (exemple de code)

Le contenu de cet article concerne la stratégie de lecture et de modification d'Excel Pandas (exemple de code) en Python. Il a une certaine valeur de référence. Les amis dans le besoin peuvent s'y référer.

Environnement : python 3.6.8

Prenons comme exemple un certain numéro de Miser :

>>> pd.read_excel('1.xlsx', sheet_name='Sheet2')
     名字   等级 属性1   属性2  天赋
0  四九幻曦  100  自然  None  21
1  圣甲狂战  100  战斗  None   0
2  时空界皇  100   光    次元  27

Nous utilisons ici la fonction pd.read_excel() pour lire Excel. Jetons un coup d'œil à l'API de cette méthode : read_excel()

pd.read_excel(io, sheet_name=0, header=0, names=None, index_col=None, usecols=None)

. : Évidemment, c'est le chemin du fichier Excel + la chaîne de nom io

(si vous avez du chinois,

doit utiliser python2 pour le décoder en decode()) unicode字符串 Par exemple :

>>> pd.read_excel('例子'.decode('utf-8))

 : renvoie la sheet_namefeuille spécifiée. Si
est spécifié comme sheet_name, la table entière sera renvoyée None si vous en avez besoin. pour renvoyer plusieurs Pour une table,
peut être spécifié sous forme de liste, par exemple ['sheet1', 'sheet2']sheet_name peut spécifier le

sheetsheet 🎜>

header : Spécifiez l'en-tête de la table de données, la valeur par défaut est 0, c'est-à-dire que la première ligne sera utilisée comme en-tête

>>> # 如:
>>> pd.read_excel('1.xlsx', sheet_name=0)
>>> pd.read_excel('1.xlsx', sheet_name='Sheet1')
>>> # 返回的是相同的 DataFrame

usecols : Lire le spécifié colonne, ou par nom ou valeur d'index

Jusqu'à ce qu'un jour Tigre atteigne un niveau, vous pouvez le changer comme ça Bien sûr, vous pouvez utiliser des objets

>>> # 如:
>>> pd.read_excel('1.xlsx', sheet_name=1, usecols=['等级', '属性1'])
>>> pd.read_excel('1.xlsx', sheet_name=1, usecols=[1,2])
>>> # 返回的是相同的 DataFrame

ou

.iloc<.>.locREGARDEZ ! Il est amélioré ! !

>>> # 读取文件
>>> data = pd.read_excel("1.xlsx", sheet_name="Sheet1")

>>> # 找到 等级 这一列，再在这一列中进行比较
>>> data['等级'][data['名字'] == '泰格尔'] += 1
>>> print(data)

Maintenant, nous l'enregistrons

>>> data
     名字   等级 属性1   属性2  天赋
0  艾欧里娅  100  自然     冰  29
1   泰格尔   81   电    战斗  16
2  布鲁克克  100   水  None  28

index : La valeur par défaut est

, que ce soit pour ajouter un index de ligne, allez simplement à l'image ci-dessus !

data.to_excel('1.xlsx', sheet_name='Sheet1', index=False, header=True)

True
La gauche est , la droite est

Falseen-tête : la valeur par défaut est True, s'il faut ajouter des étiquettes de colonne, comme indiqué ci-dessus !

La gauche est True, la droite est
False et l'utilisation du paramètre True est la même que la fonction

io, sheet_nameSi nous capturons quelques-uns de plus ou ajoutez-en plus Que faire des attributs ? La référence est donnée ici : pd.read_excel()

Nouvelles données de colonne :

data['column name'] = [value 1, value 2, ...]

Ajouter de nouvelles données de ligne , où le numéro de la ligne est la valeur d'identifiant automatiquement ajoutée à la ligne dans Excel

data.loc[numéro de la ligne] = [valeur 1, valeur 2, ...], (notez la différence avec

>>> data['特性'] = ['瞬杀', 'None', '炎火']
>>> data
     名字   等级 属性1   属性2  天赋    特性
0  艾欧里娅  100  自然     冰  29    瞬杀
1   泰格尔   80   电    战斗  16  None
2  布鲁克克  100   水  None  28    炎火

Différence)

.ilocAprès avoir ajouté une ligne ou une colonne, comment supprimer une ligne ou une colonne ? Vous pouvez utiliser la fonction

>>> data.loc[3] = ['小火猴', 1, '火', 'None', 31, 'None']
>>> data
     名字   等级 属性1   属性2  天赋    特性
0  艾欧里娅  100  自然     冰  29    瞬杀
1   泰格尔   80   电    战斗  16  None
2  布鲁克克  100   水  None  28    炎火
3   小火猴    1   火  None  31  None

.drop()

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