Pandas lesen und ändern die Excel-Betriebsstrategie in Python (Codebeispiel)

Der Inhalt dieses Artikels befasst sich mit der Excel-Operationsstrategie von Pandas (Codebeispiel). Ich hoffe, dass er für Sie hilfreich ist.

Umgebung: Python 3.6.8

Nehmen Sie eine bestimmte Miser-Zahl als Beispiel:

>>> pd.read_excel('1.xlsx', sheet_name='Sheet2')
     名字   等级 属性1   属性2  天赋
0  四九幻曦  100  自然  None  21
1  圣甲狂战  100  战斗  None   0
2  时空界皇  100   光    次元  27

Wir verwenden hier die Funktion pd.read_excel(), um Excel zu lesen. Schauen wir uns die API dieser Methode an: read_excel()

pd.read_excel(io, sheet_name=0, header=0, names=None, index_col=None, usecols=None)

: Offensichtlich ist der Pfad der Excel-Datei + Namenszeichenfolge io

(Wenn Sie Chinesisch haben, muss

python2 verwenden, um es in decode() zu dekodieren) unicode字符串 Zum Beispiel:

>>> pd.read_excel('例子'.decode('utf-8))

: Gibt das angegebene sheet_nameBlatt zurückWenn
als sheet_name angegeben ist, wird die gesamte Tabelle zurückgegebenNoneWenn Sie mehrere Tabellen zurückgeben müssen, können Sie verwenden
wird als Liste angegeben, zum Beispiel ['sheet1', 'sheet2']sheet_name kann das ausgewählte

sheetsheet

>>> # 如:
>>> pd.read_excel('1.xlsx', sheet_name=0)
>>> pd.read_excel('1.xlsx', sheet_name='Sheet1')
>>> # 返回的是相同的 DataFrame

basierend auf der Namenszeichenfolge oder dem Index von Header: Gibt den Header der Datentabelle an. Der Standardwert ist 0, dh die erste Zeile wird als Header verwendet.

usecols: Liest die angegebene Spalte oder nach Name oder Indexwert

>>> # 如:
>>> pd.read_excel('1.xlsx', sheet_name=1, usecols=['等级', '属性1'])
>>> pd.read_excel('1.xlsx', sheet_name=1, usecols=[1,2])
>>> # 返回的是相同的 DataFrame

bis Tiger auf ein Level befördert wurde. Natürlich können Sie

oder

Objekte verwenden, um .iloc

>>> # 读取文件
>>> data = pd.read_excel("1.xlsx", sheet_name="Sheet1")

>>> # 找到 等级 这一列，再在这一列中进行比较
>>> data['等级'][data['名字'] == '泰格尔'] += 1
>>> print(data)

.locSCHAUEN! Er ist aufgewertet! !

>>> data
     名字   等级 属性1   属性2  天赋
0  艾欧里娅  100  自然     冰  29
1   泰格尔   81   电    战斗  16
2  布鲁克克  100   水  None  28

Jetzt speichern wir es

data.to_excel('1.xlsx', sheet_name='Sheet1', index=False, header=True)

Index: Der Standardwert ist

. Ob ein Zeilenindex hinzugefügt werden soll, gehen Sie einfach zum Bild oben!

True
Links ist

, rechts ist

FalseTrueKopfzeile: Die Standardeinstellung ist

, ob Spaltenbeschriftungen hinzugefügt werden sollen, wie oben gezeigt!

TrueDie linke Seite ist
, die rechte Seite ist FalseTrue und die Verwendung des

-Parameters ist dieselbe wie die Funktion

io, sheet_namepd.read_excel()Wenn wir erfassen ein paar mehr oder mehr hinzufügen Was tun mit Attributen? Die Referenz wird hier angegeben:

Neue Spaltendaten:

Daten['Spaltenname'] = [Wert 1, Wert 2, ...]

>>> data['特性'] = ['瞬杀', 'None', '炎火']
>>> data
     名字   等级 属性1   属性2  天赋    特性
0  艾欧里娅  100  自然     冰  29    瞬杀
1   泰格尔   80   电    战斗  16  None
2  布鲁克克  100   水  None  28    炎火

Neue Zeilendaten, die Anzahl der Zeile ist hier der ID-Wert, der der Zeile in Excel automatisch hinzugefügt wird

data.loc[num of the row] = [value 1, value 2, ...], (beachten Sie den Unterschied zu

)

>>> data.loc[3] = ['小火猴', 1, '火', 'None', 31, 'None']
>>> data
     名字   等级 属性1   属性2  天赋    特性
0  艾欧里娅  100  自然     冰  29    瞬杀
1   泰格尔   80   电    战斗  16  None
2  布鲁克克  100   水  None  28    炎火
3   小火猴    1   火  None  31  None

.ilocWie lösche ich eine Zeile oder Spalte, nachdem ich eine Zeile oder Spalte hinzugefügt habe? Sie können die -Funktion

>>> # 删除列, 需要指定axis为1，当删除行时，axis为0
>>> data = data.drop('属性1', axis=1) # 删除`属性1`列
>>> data
     名字   等级   属性2  天赋    特性
0  艾欧里娅  100     冰  29    瞬杀
1   泰格尔   80    战斗  16  None
2  布鲁克克  100  None  28    炎火
3   小火猴    1  None  31  None

>>> # 删除第3,4行，这里下表以0开始，并且标题行不算在类, axis用法同上
>>> data = data.drop([2, 3], axis=0)
>>> data
     名字   等级 属性2  天赋    特性
0  艾欧里娅  100   冰  29    瞬杀
1   泰格尔   80  战斗  16  None

>>> # 保存
>>> data.to_excel('2.xlsx', sheet_name='Sheet1', index=False, header=True)

.drop() verwenden

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPandas lesen und ändern die Excel-Betriebsstrategie in Python (Codebeispiel). Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!