Premiers pas avec Pandas : lire des données à partir d'Excel

Démarrage rapide avec pandas : comment lire des fichiers Excel, des exemples de code spécifiques sont requis

Introduction : pandas est un outil de traitement et d'analyse de données populaire en Python. Il fournit des structures de données et des fonctions riches pour faciliter le traitement des données par les utilisateurs. , transformer et analyser. Cet article expliquera comment utiliser la bibliothèque pandas pour lire des fichiers Excel et donnera des exemples de code spécifiques.

1. Installez la bibliothèque pandas

Avant d'utiliser pandas, vous devez d'abord installer la bibliothèque. Vous pouvez installer pandas en entrant la commande suivante sur la ligne de commande :

pip install pandas

2. Importez la bibliothèque pandas

Avant de commencer à utiliser pandas, vous devez d'abord importer la bibliothèque. Il est généralement d'usage d'importer des pandas au format pd, car il s'agit d'un usage courant qui facilite l'écriture et la lecture ultérieures du code.

import pandas as pd

3. Lecture de fichiers Excel

Ensuite, nous montrerons comment utiliser les pandas pour lire des fichiers Excel.

Avant de lire le fichier Excel, vous devez placer le fichier Excel à lire dans le répertoire de travail actuel. Vous pouvez utiliser la commande suivante pour afficher le répertoire de travail actuel :

import os

print(os.getcwd())

Dans le répertoire de travail actuel, nous avons placé un fichier Excel nommé "sample.xlsx" comme exemple.

Ce qui suit est un exemple de code pour lire un fichier Excel :

df = pd.read_excel('sample.xlsx')
print(df)

Dans le code ci-dessus, nous utilisons la fonction read_excel pour lire le fichier Excel et enregistrer le résultat dans un fichier nommé df< /code>Objet DataFrame. <code>read_excel函数来读取Excel文件，并将结果保存在一个名为df的DataFrame对象中。

四、显示数据

读取Excel文件后，我们可以使用各种操作来处理数据。接下来，我们将演示如何显示读取到的数据。

1. 显示前几行数据

print(df.head())  # 默认显示前5行数据
print(df.head(10))  # 显示前10行数据

2. 显示后几行数据

print(df.tail())  # 默认显示后5行数据
print(df.tail(10))  # 显示后10行数据

3. 显示指定行、列的数据

print(df.iloc[0])  # 显示第一行数据（索引从0开始）
print(df['column_name'])  # 显示指定列的数据，其中column_name为列名
print(df[['column1', 'column2']])  # 显示多个列的数据

五、保存数据

在对数据进行处理后，我们可能需要将结果保存到Excel文件中。pandas提供了to_excel函数用于将数据保存为Excel。以下是保存数据的代码示例：

df.to_excel('result.xlsx', index=False)

在上述代码中，我们使用to_excel函数将数据保存为一个名为"result.xlsx"的Excel文件。index=False

4. Afficher les données

Après avoir lu le fichier Excel, nous pouvons utiliser diverses opérations pour traiter les données. Ensuite, nous montrerons comment afficher les données lues.

1. Afficher les premières lignes de données

rrreee

2. Afficher les prochaines lignes de données

rrreee

3. Afficher les données dans les lignes et colonnes spécifiées

rrreee5 Enregistrer les données🎜🎜Après le traitement des données, nous devrons peut-être enregistrer les résultats dans un fichier Excel. . pandas fournit la fonction to_excel pour enregistrer les données dans Excel. Voici un exemple de code pour enregistrer des données : 🎜rrreee🎜Dans le code ci-dessus, nous utilisons la fonction to_excel pour enregistrer les données sous forme de fichier Excel nommé "result.xlsx". Le paramètre index=False indique de ne pas sauvegarder l'index. 🎜🎜Conclusion : 🎜🎜Cet article présente comment utiliser la bibliothèque pandas pour lire des fichiers Excel et donne des exemples de code spécifiques. J'espère que les lecteurs pourront rapidement se familiariser avec les pandas grâce à l'introduction de cet article, afin de mieux traiter et analyser les données. Dans le même temps, il est également recommandé aux lecteurs de consulter la documentation officielle des pandas pour mieux comprendre les riches fonctions et fonctions fournies par les pandas. 🎜

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