pandas的使用
创始人
2024-04-08 08:27:34

                                                Day00

创建文件,并且插入数据

#pip install openpyxl
#pip install pandas
import pandas
#                        每个字段是一列数据
df = pandas.DataFrame({'ID':[1,2,3],'Name':['小名','小米','大红']})
print(df)
#创建文件
df.to_excel('C:/Users/23776/Desktop/file/one.xlsx')
print("创建完成")

表格结果为:

 

 指定索引后的xlsx表格为

                                Day02读取文件操作

 

打印出文件有(行,列)

 

headers=0     默认读取表中第一行数据,headers=1代表默认读取第二行数据

--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

data.head()  读取数据 

--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

         图1

读取图1的第一行数据   data.head(1)

 --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

data.tail()              读取最后一行数据 

 --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

问题1:跳过开头垃圾数据

操作1:   header=1代表 跳过第0行,直接从第一行读取

import pandas
data = pandas.read_excel('C:/Users/23776/Desktop/file/one.xlsx',header=1)
print(data.columns)

 --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

 给表格加标题

import pandas
data = pandas.read_excel('C:/Users/23776/Desktop/file/01.文件.xlsx',header=None)
data.columns = ['ID','NAME','AGE']      #插入标题
data.to_excel('C:/Users/23776/Desktop/file/写入01.文件的标题.xlsx')   #写入文件
print("创建新文件并写入成功")

 创建新文件并插入标题的   结果为:

 

--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

 用自定义的ID作为索引

 --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

文件output中的数据写入output2中,并且output的ID作为索引,并且写入文件

--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

 

                                         DAT03  行,列,单元

pandas查看字典的键和值          图day03(1)和   图day03(2)都是对Series()的使用

                                                图day03(1)

 

                                                                  图day03(2)

                                        制作表格

第一种

第二种

第三种 

 

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