Python之pandas 数据读取excel表格与保存
分类： Java 标签： pandas Python excle表格
2021-01-03 21:55:50 966浏览
Python之pandas 数据读取excel表格与保存
今天给大家分享的内容是Python之pandas 数据读取excel表格与保存
一：读取表格数据
例：在一个text.xlsx文件中，有text1，text2，text3三张表格
sheetname
切换sheet表格
可以传入整形，表示从0开始得索引
keys()方法仅限于读取多个表格时使用
仅限读取了多个表格时使用
指定表格中得某一行作为表头，即列索引。默认header=0，将第一行作为表头，当headers不为0时，会将表头行之前得行全部删掉。
当我们需要自定义表头时，可以用names传递一个列表来作为表头。传递前必须将header得值设置为None。列表中headername得个数必须与列数相等。
跳过(删除)指定得行数，将剩下得行数中得第一行作为表头，并且剩下得表格得行索引会重新进行排序
# 将第1行和第10行删除，然后将剩下得第一行作为表头
默认取表格前5行数据，可指定行数
默认取表格后5行数据，可指定行数
csv属于文本文件，逗号分隔符文件，编码一般为gbk
sep：元素分隔符，在csv文件中默认分隔符为","
engine：底层编译方式，默认为c语言，如果遇到编码问题，可以尝试将engine改为python
文件名要加后缀
# 保存为xlsx文件
一：读取表格数据
例：在一个text.xlsx文件中，有text1，text2，text3三张表格
sheetname
切换sheet表格
可以传入整形，表示从0开始得索引
pd.read_excel(r"text.xlsx",sheet_name=1)查看当前表格得名字
可以传入表名称
pd.read_excel(r"text.xlsx",sheet_name="text1")
可以传入list，混合使用，如[“sheet_name”,2]
pd.read_excel(r"text.xlsx",sheet_name=[1,"text1"])
可以传入None，表示一次性获取所有表格，返回得是一个字典类型，字典得key为表得名称，字典得value为表格数据
pd.read_excel(r"text.xlsx",sheet_name=None)
keys()方法仅限于读取多个表格时使用
list(data.keys()查看某张表得数据
仅限读取了多个表格时使用
data["text1"]header
指定表格中得某一行作为表头，即列索引。默认header=0，将第一行作为表头，当headers不为0时，会将表头行之前得行全部删掉。
pd.read_excel(r"text.xlsx",header=1)names
当我们需要自定义表头时，可以用names传递一个列表来作为表头。传递前必须将header得值设置为None。列表中headername得个数必须与列数相等。
pd.read_excel(r"text.xlsx",header=None,names=[header_name])skiprows
跳过(删除)指定得行数，将剩下得行数中得第一行作为表头，并且剩下得表格得行索引会重新进行排序
# 将第1行和第10行删除，然后将剩下得第一行作为表头
data = pd.read_excel(r"text.xlsx",skiprows=[1,10])head
默认取表格前5行数据，可指定行数
data.head(10)tail
默认取表格后5行数据，可指定行数
data.tail(10)二：读取csv文件
csv属于文本文件，逗号分隔符文件，编码一般为gbk
sep：元素分隔符，在csv文件中默认分隔符为","
engine：底层编译方式，默认为c语言，如果遇到编码问题，可以尝试将engine改为python
csv_file = pd.read_csv(r"file_name",sep=",",encoding="gbk",engine="python")保存文件
文件名要加后缀
# 保存为xlsx文件
csv_file.to_excel("file_name")# 保存为csv文件csv_file.to_csv("file_name")
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