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小編給大家分享一下Python怎么使用pandas和xlsxwriter讀寫xlsx文件,相信大部分人都還不怎么了解,因此分享這篇文章給大家參考一下,希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲,下面讓我們一起去了解一下吧!
python使用pandas和xlsxwriter讀寫xlsx文件
已有xlsx文件如下:
1. 讀取前n行所有數據
# coding: utf-8 import pandas as pd # 1. 讀取前n行所有數據 df = pd.read_excel('school.xlsx')#讀取xlsx中第一個sheet data1 = df.head(7) # 讀取前7行的所有數據,dataFrame結構 data2 = df.values #list形式,讀取表格所有數據 print("獲取到所有的值:\n{0}".format(data1)) #格式化輸出 print("獲取到所有的值:\n{0}".format(data2)) #格式化輸出
2. 讀取特定行,特定列
# coding: utf-8 import pandas as pd # 2. 讀取特定行,特定列 df = pd.read_excel('school.xlsx') #讀取xlsx中第一個sheet data1 = df.ix[0].values #讀取第一行所有數據,0表示第一行,不包含表頭 data2 = df.ix[1,1] #讀取指定行列位置數據 data3 = df.ix[[1,2]].values #讀取指定多行 data4 = df.ix[:,[0]].values #讀取指定列的所有行 #data4 = df[u'class'].values #同上 data5 = df.ix[:,[u'class',u'name']].values #讀取指定鍵值列的所有行 print("數據:\n{0}".format(data1)) print("數據:\n{0}".format(data2)) print("數據:\n{0}".format(data3)) print("數據:\n{0}".format(data4)) print("數據:\n{0}".format(data5))
3. 獲取xlsx文件行號,所有列名稱
# coding: utf-8 import pandas as pd # 3. 獲取xlsx文件行號,所有列名稱 df = pd.read_excel('school.xlsx') #讀取xlsx中第一個sheet print("輸出行號列表{}".format(df.index.values)) # 獲取xlsx文件的所有行號 print("輸出列標題{}".format(df.columns.values)) #所有列名稱
4. 讀取xlsx數據轉換為字典
# coding: utf-8 import pandas as pd # 4. 讀取xlsx數據轉換為字典 df = pd.read_excel('school.xlsx') #讀取xlsx中第一個sheet test_data=[] for i in df.index.values:#獲取行號的索引,并對其進行遍歷: #根據i來獲取每一行指定的數據 并利用to_dict轉成字典 row_data=df.ix[i,['id','name','class','data','stature']].to_dict() test_data.append(row_data) print("最終獲取到的數據是:{0}".format(test_data))
5. 寫xlsx文件
#coding: utf-8 import xlsxwriter # 創建工作簿 file_name = "first_book.xlsx" workbook = xlsxwriter.Workbook(file_name) # 創建工作表 worksheet = workbook.add_worksheet('sheet1') # 寫單元格 worksheet.write(0, 0, 'id') worksheet.write(0,1, 'name') worksheet.write(0,2, 'class') worksheet.write(0,3, 'data') # 寫行 worksheet.write_row(1, 0, [1, 2, 3]) # 寫列,其中列D需要大寫 worksheet.write_column('D2', ['a', 'b', 'c']) # 關閉工作簿 workbook.close()
寫入的xlsx文件如下:
以上是“Python怎么使用pandas和xlsxwriter讀寫xlsx文件”這篇文章的所有內容,感謝各位的閱讀!相信大家都有了一定的了解,希望分享的內容對大家有所幫助,如果還想學習更多知識,歡迎關注億速云行業資訊頻道!
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