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pandas read_excel()和to_excel()函数解析

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下面是关于pandas中的read_excel()和to_excel()函数的详细讲解和完整实例教程。

pandas.read_excel()

read_excel()函数是pandas库中用于读取Excel文件的函数。它支持读取多种类型的Excel文件，包括.xls、.xlsx、.xlsm、.xlsb等。下面是一些详细讲解和示例说明：

基本用法

read_excel()函数的最基本用法如下：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('file.xlsx')

其中，'file.xlsx'是要读取的Excel文件路径，可以是相对路径或绝对路径。函数将Excel文件读取为DataFrame类型的数据并返回。如果Excel文件中有多个工作表，可以通过sheet_name参数指定要读取的工作表名或工作表序号（从0开始），例如：

df = pd.read_excel('file.xlsx', sheet_name='Sheet1')  # 读取名为'Sheet1'的工作表

其他参数

read_excel()函数还有很多其他参数，这里简单介绍一些常用的：

  • header：指定数据表的表头所在行，默认为0，即取第1行作为表头。如果设置为None，则不使用表头。

  • index_col：指定作为行索引的列名或列号。如果设置为None，则使用默认的行号索引。

  • usecols：指定读取的列名或者列号，可以是一组列名或者一组列号，也可以是二者的混合。例如，usecols='A:C'表示只读取第A到第C列的数据。如果要读取非连续的列，则可以用列表形式来指定，例如usecols=[0,2,5]表示只读取第1、3和6列的数据。

  • skiprows：指定要跳过的行数，可以是一个整数或一个列表。例如，skiprows=2表示跳过前两行，skiprows=[0,1,3]表示跳过第1、2和4行。

下面是一个完整的示例：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('file.xlsx', sheet_name='Sheet1', header=1, index_col='ID', usecols='A:C', skiprows=[0,2])

上面这个例子表示读取名为'Sheet1'的工作表，在第二行（因为header=1）处开始作为表头，并将'ID'列作为行索引，只读取'A'、'B'、'C'三列，并跳过第1、3行。

pandas.to_excel()

to_excel()函数是pandas库中用于将DataFrame数据保存为Excel文件的函数。下面是一些示例说明：

基本用法

to_excel()函数的最基本用法如下：

import pandas as pd

df.to_excel('filename.xlsx', index=False)

其中，'filename.xlsx'是要保存的Excel文件路径，index=False表示不将行索引保存到Excel文件中。如果要保存多个DataFrame到一个Excel文件中，可以使用ExcelWriter对象，示例如下：

import pandas as pd

writer = pd.ExcelWriter('filename.xlsx')

df1.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False)
df2.to_excel(writer, sheet_name='Sheet2', index=False)

writer.save()

上面这个例子创建了一个ExcelWriter对象writer，然后将两个DataFrame分别保存在名为'Sheet1'和'Sheet2'的工作表中，最后通过save()方法将数据保存到Excel文件中。

其他参数

to_excel()函数还有很多其他参数，这里简单介绍一些常用的：

  • startrow：指定数据表的起始行，默认为0，即从第1行开始写入数据。

  • startcol：指定数据表的起始列，默认为0，即从第1列开始写入数据。

  • float_format：指定浮点数的输出格式，默认为'%1.2f'，即输出两位小数点。

  • columns：指定要写入Excel文件中的列名，可以是一组列名或者一组列号，也可以是二者的混合。例如，columns=['A','C','E']表示只写入'A'、'C'、'E'这三列。

下面是一个完整的示例：

import pandas as pd

df.to_excel('filename.xlsx', sheet_name='Sheet1', index=False, startrow=1, startcol=2, float_format='%.1f', columns=['ID','Name','Score'])

上面这个例子表示将DataFrame写入名为'Sheet1'的工作表中，从第2行第3列（因为startrow=1、startcol=2）开始写入数据，浮点数保留一位小数（因为float_format='%.1f'），只写入'ID'、'Name'、'Score'这三列（因为columns=['ID','Name','Score']）。

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