python中pandas操作excel数据
原创
2022-12-25 17:29:33
260阅读
总会有写开发不写报表，总会有些月月来的拉数据请求，手工的复制很麻烦，使用pandas库将报表语句得到excel结果
原创
2017-12-20 10:05:20
1403阅读
Python Pandas操作Excel前情提要 ☟本章使用的 Python3.6 Pandas==0.25.3
项目中需要用到excel的文件字段太多 考虑到后续字段命名的变动以及中文/英文/日文...等多国语言的校验
操作麻烦 后改进的操作方式测试文件点击下载Pandas中文文档Pandas中文文档# 安装pandas
# -i https://pypi.douban.com/simple/
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2021-01-27 09:54:09
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注意csv文件必须是utf-8，如果不是，先转换文件格式。（有前面utf-8） import numpy as npimport pandas as pddata_csv = pd.read_table('c:\\2.csv',sep=',')print("data_csv:")print(data_csv) 传统读取csv文件方法 import csvcsvFile = open("c:\\1.
原创
2022-08-09 19:32:14
344阅读
Pandas的功能强大不在于比Excel数据处理能力强，而是能力边界更广，整个Python生态都可以为它所用，能结合sklearn、matplotlib、numpy、tensorflow等各种框架，处理多样化复杂任务、跨领域任务、重复性任务等数据问题。这个确实这样，在处理数据清洗、数据建模、大数据时，Excel运行速度比Pandas慢，因为Excel是图形化软件，
1、读取excel数据，获取sheet、shape、columns等信息# 读取Excel文件,获取文件所有sheet页
import pandas as pd
filepath = r'D:\test.xlsx'
pd_excel = pd.ExcelFile(filepath)
print(pd_excel.sheet_names)
# 按sheet页直接读取Excel数据
pd_she
原创
2024-03-22 10:52:43
169阅读
这里写自定义目录标题Pandas excel读取 excel 文件读
原创
2023-05-22 10:53:36
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一、目录： 缩写和包导入 导入数据 导出数据 创建测试对象 查看、检查数据 数据选取 数据清理 数据处理：Filter、Sort和GroupBy 数据合并 数据统计 二、概览 缩写和包导入 在这个速查手册中，我们使用如下缩写： df：任意的Pandas DataFrame对象s：任意的Pandas ...
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2021-08-10 12:18:00
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# coding=utf-8import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt from _overlapped import NULLfrom two import ExcelUtilfrom json.deco ...
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2021-07-21 10:31:00
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常用小tip1.如果存在文件则删除文件import os
if (os.path.exists(path+filename)):
os.remove(path+filename)2.复制文件import shutil
shutil.copy(file_path_y, file_path_m)3.json文件的读取与保存import json
#读取json数据
with open(json
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2023-11-10 09:24:00
367阅读
# -*- coding: utf-8 -*- import pandas as pd from collections import defaultdict import json from pathlib import Path DATA = "6.28" dd = defaultdict(li
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2020-06-28 20:01:00
299阅读
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一，说明pandas在1.0之前支持分块，之后的，我并没有找到。read_excel整体将excel加载到内存，可能出现性能问题，还未找到替代方案
pandas支持xlsx,xls文件二，代码1，返回结果格式example_excel_json = {
"sheet_name1": [
{"SkuId": "12345", "Name": "Product A"},
原创
2024-07-30 15:23:13
197阅读
#! -*- coding utf-8 -*- """ 模块功能：读取当前文件夹下的Source里的Excel文件，显示其相关信息 说明：默认把Excel的第一行当做列名，数据的第1行是从Excel的第2行开始 这里获取的最大行是Excel的最大行减去作为列名的第1行 """ import pand
原创
2022-05-31 09:28:40
832阅读
目录
一、pandas简介
二、Pandas库的Series类型
三、pandas库的DataFrame类型
四、pandas库的数据类型操作
五、pandas库的数据类型运算
六、pandas的数据特征分析
一、pandas简介：Pandas库：python的第
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2023-09-22 12:47:55
157阅读
Pandas是一个非常流行的Python数据分析库，它可以用来操作各种类型的数据，包括Excel文件。以下是Pandas中操作Excel文件的一些方法：
读取Excel文件
使用Pandas中的read_excel()函数可以读取Excel文件。例如，以下代码读取名为“example.xlsx”的Excel文件：
import pandas as pd
df = pd.read_excel(
原创
2023-11-13 09:09:14
161阅读
一、 Pandas简介 1、Python Data Analysis Library 或 pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处 ...
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2021-08-30 11:10:00
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目录1、概述2、常用（1）read_csv（2）map（3）to_csv（4）pandas常用函数
原创
2022-08-16 01:03:18
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Pandas的作用这个库可以读取csv数据类型（类似一些excel表格）然后进行操作
原创
2022-12-12 19:20:47
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什么是pandas pandas是一种Python数据分析的利器，是一个开源的数据分析包，最初是应用于金融数据分析工具而开发出来的，因此pandas为时间序列分析提供了很好的支持。pandas是PyData项目的一部分。 官网：http://pandas.pydata.org/ 官方文档：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/安装pand
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2023-11-16 10:49:18
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大家好，这是近期学习的data analysis 那本书的总结，发表这些东西的主要目的就是督促自己，希望大家关注评论指出不足，一起进步。一如往常，在使用Pandas时，我们必须从导入模块开始： 导入之后就可以用read_excel从Excel文件中读取数据了。最简单方法是将文件名作为字符串传递。如果我们不传递任何其他参数(例如工作表名称，它将默认读取第一张工作表。在第一个示例中，我将不
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2023-08-17 10:22:53
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