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這篇文章主要介紹“python怎么使用pandas讀xlsx文件”的相關知識,小編通過實際案例向大家展示操作過程,操作方法簡單快捷,實用性強,希望這篇“python怎么使用pandas讀xlsx文件”文章能幫助大家解決問題。
讀取前n行數據
讀取指定數據(指定行指定列)
獲取文件行號和列標題
將數據轉換為字典形式
import pandas as pd #1.讀取前n行所有數據 df1=pd.read_excel('d1.xlsx')#讀取xlsx中的第一個sheet data1=df1.head(10)#讀取前10行所有數據 data2=df1.values#list【】 相當于一個矩陣,以行為單位 #data2=df.values() 報錯:TypeError: 'numpy.ndarray' object is not callable 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)) #2.讀取特定行特定列 data3=df1.iloc[0].values#讀取第一行所有數據 data4=df1.iloc[1,1]#讀取指定行列位置數據:讀取(1,1)位置的數據 data5=df1.iloc[[1,2]].values#讀取指定多行:讀取第一行和第二行所有數據 data6=df1.iloc[:,[0]].values#讀取指定列的所有行數據:讀取第一列所有數據 print("數據:\n{0}".format(data3)) print("數據:\n{0}".format(data4)) print("數據:\n{0}".format(data5)) print("數據:\n{0}".format(data6)) #3.獲取xlsx文件行號、列號 print("輸出行號列表{}".format(df1.index.values))#獲取所有行的編號:0、1、2、3、4 print("輸出列標題{}".format(df1.columns.values))#也就是每列的第一個元素 #4.將xlsx數據轉換為字典 data=[] for i in df1.index.values:#獲取行號的索引,并對其遍歷 #根據i來獲取每一行指定的數據,并用to_dict轉成字典 row_data=df1.loc[i,['id','name','class','data','score',]].to_dict() data.append(row_data) print("最終獲取到的數據是:{0}".format(data)) #iloc和loc的區別:iloc根據行號來索引,loc根據index來索引。 #所以1,2,3應該用iloc,4應該有loc
id | name | class | data | score |
201901 | A | 1 | Jan-20 | 1.3 |
201902 | B | 2 | Mar-20 | 3.4 |
201903 | C | 3 | May-20 | 3.4 |
201904 | D | 1 | Jan-20 | 3.4 |
201905 | E | 1 | Feb-20 | 5.6 |
201906 | F | 1 | Mar-20 | 4.6 |
201907 | G | 1 | Feb-19 | 7.8 |
201908 | H | 2 | Apr-30 | 5.6 |
201909 | I | 3 | Jan-42 | 5.6 |
201910 | G | 4 | Mar-30 | 4.5 |
201911 | K | 5 | Apr-20 | 3.4 |
201912 | L | 6 | Apr-20 | 2.3 |
201913 | M | 4 | Mar-20 | 2.4 |
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