python读取wps表格文件

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mob64ca12eaf194 2023-09-17 07:23:18 ©著作权

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Python读取WPS表格文件

引言

WPS表格是一款常用的办公软件，它可以创建、编辑和管理电子表格。在日常工作中，我们可能需要使用Python读取WPS表格文件中的数据，并进行分析和处理。本文将介绍如何使用Python读取WPS表格文件的方法，并提供相应的代码示例。

安装依赖库

在使用Python读取WPS表格文件之前，我们需要安装一个第三方库：pandas。pandas是一个强大的数据处理工具，可以方便地处理和分析数据。可以使用以下命令安装pandas：

pip install pandas

读取WPS表格文件

使用Python读取WPS表格文件的方法很简单，只需要使用pandas库的read_excel函数即可。以下是读取WPS表格文件的代码示例：

import pandas as pd

# 读取WPS表格文件
df = pd.read_excel('file.xlsx')

# 打印表格数据
print(df)

在上述代码中，我们首先导入了pandas库，并使用read_excel函数读取了名为file.xlsx的WPS表格文件。接着，使用print函数打印了表格的数据。

数据分析与处理

通过pandas库读取WPS表格文件后，我们可以使用其提供的丰富的数据分析和处理方法对表格数据进行操作。以下是一些常用的数据处理操作示例：

查看表格的前几行数据

# 查看前5行数据
print(df.head())

# 查看前10行数据
print(df.head(10))

查看表格的列名

# 查看列名
print(df.columns)

查看表格的行数和列数

# 查看行数和列数
print(df.shape)

选择某一列数据

# 选择某一列数据
column_data = df['column_name']
print(column_data)

选择某几列数据

# 选择某几列数据
columns_data = df[['column_name_1', 'column_name_2']]
print(columns_data)

过滤数据

# 过滤数据
filtered_data = df[df['column_name'] > 10]
print(filtered_data)

排序数据

# 排序数据
sorted_data = df.sort_values(by='column_name', ascending=False)
print(sorted_data)

计算统计指标

# 计算平均值
mean_value = df['column_name'].mean()
print(mean_value)

# 计算中位数
median_value = df['column_name'].median()
print(median_value)

# 计算最大值
max_value = df['column_name'].max()
print(max_value)

# 计算最小值
min_value = df['column_name'].min()
print(min_value)

数据可视化

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制柱状图
df.plot(kind='bar', x='column_name_1', y='column_name_2')
plt.show()

# 绘制折线图
df.plot(kind='line', x='column_name_1', y='column_name_2')
plt.show()