백엔드 개발 파이썬 튜토리얼 Python 2.7 pandas의 read_excel에 대한 자세한 설명

Python 2.7 pandas의 read_excel에 대한 자세한 설명

May 04, 2018 pm 02:19 PM
excel pandas python

이 글은 주로 Python 2.7 pandas의 read_excel에 대한 자세한 설명을 소개합니다. 이제는 모든 사람과 공유합니다. 필요한 친구들이 참조할 수 있습니다.

pandas 모듈 가져오기:

import pandas as pd
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pandas 모듈을 읽으려면 import를 사용하고 편의를 위해 약어 pd를 사용합니다.

처리할 엑셀 파일 읽기:

df = pd.read_excel('log.xls')
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read_excel 함수를 사용하여 엑셀 파일을 읽어옵니다. 이 함수는 엑셀 파일이 있는 경로로 대체되어야 합니다. 읽은 후에는 pandas DataFrame 객체가 됩니다. DataFrame은 열 중심의 2차원 테이블 구조이며 목록과 행 레이블을 포함합니다. Excel 파일에 대한 작업은 DataFrame에 대한 작업으로 변환됩니다. 또한 Excel에 여러 테이블이 포함된 경우 그 중 하나만 읽으려면 다음을 수행할 수 있습니다.

df = pd.read_excel('log.xls', sheetname=1)
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0부터 계산하여 어떤 테이블인지 나타내는 매개변수 시트 이름이 추가되었습니다. 위에서 설정한 것은 두 번째 테이블인 1이다.

읽은 후 먼저 헤더 정보와 각 열의 데이터 유형을 확인할 수 있습니다.

df.dtypes
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출력은 다음과 같습니다.

Member   object
Unnamed: 1 float64
Unnamed: 2 float64
Unnamed: 3 float64
Unnamed: 4 float64
Unnamed: 5 float64
家内外活动类型  object
Unnamed: 7  object
activity  object
dtype: object
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마지막 행 추출 각 멤버가 연속적으로 나타나는 데이터:

new_df = df.drop_duplicates(subset='Member', keep='last')
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위 명령문은 멤버 필드를 기준으로 중복 행을 제거하고 동일한 행에 데이터의 마지막 행을 유지한다는 의미입니다. 그러면 각 멤버의 마지막 행 데이터를 가져오고 필터링된 DataFrame이 반환됩니다.

다음으로 처리된 결과를 Excel 파일로 저장해야 합니다.

out = pd.ExcelWriter('output.xls')
new_df.to_excel(out)
out.save()
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output.xls는 저장하려는 파일 이름입니다. 원하는 파일 이름을 선택한 다음 DataFrame의 내용을 저장할 수 있습니다. 이 파일을 마지막으로 시스템 디스크에 파일을 저장합니다.

다음으로 현재 디렉터리에 새 파일이 표시되며, Excel을 사용하여 직접 열고 볼 수 있습니다.

Pandas는 API 문서를 검색하여 특정 작업에 따라 작업을 완료하는 데 적합한 함수를 찾을 수도 있습니다.

첨부됨: 전체 예

#coding=utf-8
import pandas as pd
 
# 读入excel文件中的第2个表
df = pd.read_excel('log.xls', sheetname=1)
# 查看表的数据类型
print df.dtypes
# 查看Member列的数据
print df['Member']
 
'''
# 新建一列,每一行的值是Member列和activity列相同行值的和
for i in df.index:
 df['activity_2'][i] = df['Member'][i] + df['activity'][i]
'''
 
# 根据Member字段去除掉多余的行,并且保留相同行的最后一行数据
new_df = df.drop_duplicates(subset='Member', keep='last')
# 导出结果
out = pd.ExcelWriter('output.xls')
new_df.to_excel(out)
out.save()
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위 내용은 Python 2.7 pandas의 read_excel에 대한 자세한 설명의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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