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这期内容当中小编将会给大家带来有关如何在Python3中使用pandas模块对excel进行读写,文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述,阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。
1. 读取excel
读取excel主要通过read_excel
函数实现,除了pandas
还需要安装第三方库xlrd
。
pd.read_excel(io, sheetname=0, header=0, skiprows=None, skip_footer=0, index_col=None, names=None, parse_cols=None, parse_dates=False, date_parser=None, na_values=None, thousands=None, convert_float=True, has_index_names=None, converters=None, dtype=None, true_values=None, false_values=None, engine=None, squeeze=False, **kwds) ''' 该函数主要的参数为io、sheetname、header、names、encoding。 io:excel文件,可以是文件路径、文件网址、file-like对象、xlrd workbook; sheetname:返回指定的sheet,参数可以是字符串(sheet名)、整型(sheet索引)、list(元素为字符串和整型,返回字典{'key':'sheet'})、none(返回字典,全部sheet); header:指定数据表的表头,参数可以是int、list of ints,即为索引行数为表头; names:返回指定name的列,参数为array-like对象。 encoding:关键字参数,指定以何种编码读取。 该函数返回pandas中的DataFrame或dict of DataFrame对象,利用DataFrame的相关操作即可读取相应的数据。 ''' #代码示例: import pandas as pd excel_path = 'example.xlsx' d = pd.read_excel(excel_path, sheetname=None) print(d['sheet1'].example_column_name)
2. 写入excel
写入excel主要通过pandas构造DataFrame
,调用to_excel
方法实现。
DataFrame.to_excel(excel_writer, sheet_name='Sheet1', na_rep='', float_format=None, columns=None, header=True, index=True, index_label=None, startrow=0, startcol=0, engine=None, merge_cells=True, encoding=None, inf_rep='inf', verbose=True, freeze_panes=None) ''' 该函数主要参数为:excel_writer。 excel_writer:写入的目标excel文件,可以是文件路径、ExcelWriter对象; sheet_name:被写入的sheet名称,string类型,默认为'sheet1'; na_rep:缺失值表示,string类型; header:是否写表头信息,布尔或list of string类型,默认为True; index:是否写行号,布尔类型,默认为True; encoding:指定写入编码,string类型。 ''' import pandas as pd writer = pd.ExcelWriter('output.xlsx') df1 = pd.DataFrame(data={'col1':[1,1], 'col2':[2,2]}) df1.to_excel(writer,'Sheet1') writer.save()
上述就是小编为大家分享的如何在Python3中使用pandas模块对excel进行读写了,如果刚好有类似的疑惑,不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识,欢迎关注亿速云行业资讯频道。
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