Python을 Excel에 적용하는 방법은 무엇입니까?

Excel에서 Python 적용: 1. Pandas는 Excel에서 지정한 단일 행을 작동합니다. 2. 지정된 여러 행을 읽습니다. 4. 지정된 다중 행 및 다중 열 값을 읽습니다. 모든 행의 지정된 열 6. 행 번호를 얻고 출력을 인쇄합니다.

이 튜토리얼의 운영 환경: Windows 7 시스템, Python 버전 3.9, DELL G3 컴퓨터.

Excel에서 Python 적용:

1. Pandas는 Excel의 행과 열을 작동합니다.

1 지정된 단일 행을 읽으면 데이터가 목록에 저장됩니다.

#1：读取指定行
df=pd.read_excel('lemon.xlsx')#这个会直接默认读取到这个Excel的第一个表单
data=df.ix[0].values#0表示第一行 这里读取数据并不包含表头，要注意哦！
print("读取指定行的数据：\n{0}".format(data))

결과는 다음과 같습니다. 다음:

2. 지정된 여러 행과 데이터가 중첩된 목록에 저장됩니다.

df=pd.read_excel('lemon.xlsx')
data=df.ix[[1,2]].values#读取指定多行的话，就要在ix[]里面嵌套列表指定行数
print("读取指定行的数据：\n{0}".format(data))

3. 지정된 여러 행과 열을 읽습니다. 값:

df=pd.read_excel('lemon.xlsx')
data=df.ix[1,2]#读取第一行第二列的值，这里不需要嵌套列表
print("读取指定行的数据：\n{0}".format(data))

5, 모든 행의 지정된 열을 가져옵니다

df=pd.read_excel('lemon.xlsx')
data=df.ix[[1,2],['title','data']].values#读取第一行第二行的title以及data列的值，这里需要嵌套列表
print("读取指定行的数据：\n{0}".format(data))

6. 행 번호를 가져와 인쇄합니다.

df=pd.read_excel('lemon.xlsx')
data=df.ix[:,['title','data']].values#读所有行的title以及data列的值，这里需要嵌套列表
print("读取指定行的数据：\n{0}".format(data))

7. 열 이름을 가져와 인쇄합니다.

df=pd.read_excel('lemon.xlsx')
print("输出行号列表",df.index.values)
输出结果是：
输出行号列表 [0 1 2 3]

8. 지정된 행 수:

df=pd.read_excel('lemon.xlsx')
print("输出列标题",df.columns.values)
运行结果如下所示：
输出列标题 ['case_id' 'title' 'data']

9. 지정된 열의 값을 가져옵니다. 값:

df=pd.read_excel('lemon.xlsx')
print("输出值",df.sample(3).values)#这个方法类似于head()方法以及df.values方法
输出值
 [[2 '输入错误的密码' '{"mobilephone":"18688773467","pwd":"12345678"}']
 [3 '正常充值' '{"mobilephone":"18688773467","amount":"1000"}']
 [1 '正常登录' '{"mobilephone":"18688773467","pwd":"123456"}']]

둘: pandas는 Excel 데이터를 사전으로 처리합니다.

목록으로 처리되는 데이터가 있습니다. 중첩된 사전이며 사전의 키는 헤더 이름입니다.

구현된 코드는 다음과 같습니다.

df=pd.read_excel('lemon.xlsx')
print("输出值\n",df['data'].values)

최종 결과는 다음과 같습니다.

df=pd.read_excel('lemon.xlsx')
test_data=[]
for i in df.index.values:#获取行号的索引，并对其进行遍历：
    #根据i来获取每一行指定的数据 并利用to_dict转成字典
    row_data=df.ix[i,['case_id','module','title','http_method','url','data','expected']].to_dict()
    test_data.append(row_data)
print("最终获取到的数据是：{0}".format(test_data))

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