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使用Pandas处理EXCEL文件

  • Post category:Python

Pandas是一个强大的Python数据分析库，能够轻松处理各种不同格式的数据，包括EXCEL文件。

首先，我们需要安装Pandas库。可以使用以下命令进行安装：

pip install pandas

安装完成后，我们可以开始使用Pandas处理EXCEL文件。以下是一些常用的方法：

1. 读取EXCEL文件

使用Pandas读取EXCEL文件非常简单。只需要使用pandas.read_excel()方法，它会返回一个Pandas的DataFrame对象。

import pandas as pd

# 读取EXCEL文件
df = pd.read_excel('example.xlsx')

# 展示前几行数据
print(df.head())

2. 写入EXCEL文件

Pandas的DataFrame对象也可以轻松地写入为EXCEL文件。只需要使用.to_excel()方法即可。

import pandas as pd

# 待写入的数据
data = {'name': ['John', 'Mike', 'Sarah'], 
        'age': [25, 30, 28], 
        'score': [80, 90, 85]}

# 将数据转换为DataFrame对象
df = pd.DataFrame(data)

# 将数据写入到EXCEL文件
df.to_excel('example.xlsx', index=False)

3. 数据筛选、排序和过滤

Pandas的DataFrame对象支持多种数据筛选、排序和过滤的方法。

import pandas as pd

# 读取EXCEL文件
df = pd.read_excel('example.xlsx')

# 筛选特定列数据
df_name_score = df[['name', 'score']]
print(df_name_score)

# 按照年龄排序
df_sorted = df.sort_values(by=['age'])
print(df_sorted)

# 过滤年龄大于等于30的记录
df_filter = df[df['age'] >= 30]
print(df_filter)

4. 数据统计和计算

Pandas的DataFrame对象也支持一系列数据统计和计算的方法。

import pandas as pd

# 读取EXCEL文件
df = pd.read_excel('example.xlsx')

# 求各列的均值、最大值和最小值
print(df.mean())
print(df.max())
print(df.min())

# 求各列的总和
print(df.sum())

# 对整个表格进行描述性统计
print(df.describe())

以上是一些基本的Pandas处理EXCEL文件的方法，可以满足我们大部分的需求。如果需要更多的操作，可以参考Pandas官方文档（https://pandas.pydata.org/docs/）或其他Pandas教程。

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