再见Excel，你好Pandas！

作者:匿名更新于： 2025-01-04 23:43:34

　　写⼊数据时，要注意不同的⽂件格式选⽤不同的⽅法，如写⼊csv⽂件使⽤to_csv，写⼊ excel时使⽤to_excel，并且要注意添加编码⽅式。

　　数据的写⼊:

　　写⼊数据时，要注意不同的⽂件格式选⽤不同的⽅法，如写⼊csv⽂件使⽤to_csv，写⼊ excel时使⽤to_excel，并且要注意添加编码⽅式，下面创建⼀个表：

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　　1.  from pandas import Series,DataFrame

　　2.  # 使用字典创建

      3.

　　4.  index_list['001','002','003','004','005','006','007','008','009','010']

　　5.  name_list = ['李白','王昭君','诸葛亮','狄仁杰','孙尚香','妲己','周瑜','张飞','王昭君','大

　　6.  乔']

      7.

　　8.  age_list=[25,28,27,25,30,29,25,32,28,26]

　　9.  salary_list=['10k','12.5k','20k','14k','12k','17k','18k','21k','22k','21.5k']

　　10.  marital_list = ['NO','NO','YES','YES','NO','NO','NO','YES','NO','YES']

　　11.  dic={

      12.

　　13.  '姓名': Series(data=name_list,index=index_list),

　　14.  '年龄': Series(data=age_list,index=index_list),

　　15.  '薪资': Series(data=salary_list,index=index_list),

　　16.  '婚姻状况': Series(data=marital_list,index=index_list)

　　17.  }

      18.

　　19.  df=DataFrame(dic)

　　20.  # 写入csv，path_or_buf为写入文本文件

　　21.  df.to_csv(path_or_buf='./People_Information.csv',

　　22.  encoding='utf_8_sig',index=False)

　　23.  print('end')

　　这⾥调⽤to_csv⽅法 写⼊数据,可以指定路径,参数encoding是指定编码⽅式,这样遇到中⽂不易出现乱码,参数index=False是为了去除掉⾏索引,不然⾏索引1,2,3,4等也会放到表⾥。

　　数据的读取:

　　读取数据时,不同的⽂件格式使⽤的⽅法也不⼀样, 读取csv使⽤read_csv,excel使⽤ read_excel,并且可以指定⽂件进⾏读,另外⼀个Excel⽂件可以创建多个表，然后在不同的表中存储不同数据，这种形式的⽂件很常⻅。但是要注意csv⽂件不存在多个sheet的问题。

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　　1.  如: import pandas as pd

　　2.  #sheet_name指定读取⼯作铺中的那个sheet(sheet名称)

　　3.  sheet1 = pd.read_excel('./data/sheet.xlsx',sheet_name='sheet1')

　　4.  print(sheet1.head())

　　5.  sheet2 = pd.read_excel('./data/sheet.xlsx',sheet_name='sheet2')

　　6.  print(sheet2.head())

　　7.  当csv或者excel中数据的第⼀⾏是⼀条脏数据,可以利⽤read_excel()中的header参数进

　　8.  ⾏选择哪⼀⾏作为我们的列索引。如:

　　9.  import pandas as pd

　　10.  #这里将header设置为1(第一行是0),代表数据将从第2行开始读取,第一行的数据会被

　　11.  忽略

　　12.  people = pd.read_csv('./data/People1.csv',header = 1)

　　13.  print(people.head())

　　如果都不满⾜的你的要求，可以将header设置为None，列索引值会使⽤默认的1、2、 3、4，之后在⾃⾏设置。

　　当指定了header的值，读出来的数据就是从该⾏开始向下切⽚，该⾏以上的数据会被忽略。

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