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今天就跟大家聊聊有关python读写excel数据--pandas的详细教程,可能很多人都不太了解,为了让大家更加了解,小编给大家总结了以下内容,希望大家根据这篇文章可以有所收获。
一、读写excel数据
1.1 读:
1.2写:
二、举例
2.1 要求
2.2 实现
总结
利用pandas可以很方便的读写excel数据
data_in = pd.read_excel('M2FENZISHI.xlsx')
首先要创建数据框
# example df = pd.DataFrame({'A':[0,1,2]}) writer = pd.ExcelWriter('test.xlsx') #name of excel file df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1') # write writer.save() # save
这个例子稍微有点复杂,只看读和写的部分就可以了。
例子要实现的目标为:有一个excel文件,如下:
现在要将里面的化学符号中数字和字母分开,得到如下结果
由于化学符号里面有数字和字母,要提取数字或者字母首先想到的是正则表达式re模块。
在读取时由于我们已经将第一列命名data,因此pandas可以直接只读这一列的提名。
读取数字可以使用re.compile实现,如:
下面是完整实现的代码
import numpy as np import re import pandas as pd data_in = pd.read_excel('M2FENZISHI.xlsx')['data'] #load data print(data_in.shape) length = len(data_in) # length pattern = re.compile(r'\d+') # find number num_out = [] for i in range(length): temp = pattern.findall(data_in[i]) # find number int_num = list(map(int,temp)) num_out.append(int_num) num_out = np.array(num_out) print(num_out.shape) # writer data to excel df = pd.DataFrame({'C': num_out[:, 0], 'H': num_out[:, 1], 'O': num_out[:, 2], 'N': num_out[:, 3], 'P': num_out[:, 4], 'S': num_out[:, 5]}) writer = pd.ExcelWriter('test.xlsx') # name of the file df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1') writer.save()
结果如下:
看完上述内容,你们对python读写excel数据--pandas的详细教程有进一步的了解吗?如果还想了解更多知识或者相关内容,请关注亿速云行业资讯频道,感谢大家的支持。
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