資訊專欄INFORMATION COLUMN
環(huán)境:python 3.6.8
以某米賽爾號舉個例子吧:
>>> pd.read_excel("1.xlsx", sheet_name="Sheet2")
名字 等級 屬性1 屬性2 天賦
0 四九幻曦 100 自然 None 21
1 圣甲狂戰(zhàn) 100 戰(zhàn)斗 None 0
2 時空界皇 100 光 次元 27
我們在這里使用了pd.read_excel()函數(shù)來讀取excel，來看一下read_excel()這個方法的API，這里只截選一部分經(jīng)常使用的參數(shù):
pd.read_excel(io, sheet_name=0, header=0, names=None, index_col=None, usecols=None)
io:很明顯, 是excel文件的路徑+名字字符串
(有中文的話python2的老鐵需要使用decode()來解碼成unicode字符串)
例如:
>>> pd.read_excel("例子".decode("utf-8))
sheet_name:返回指定的sheet
如果將sheet_name指定為None，則返回全表
如果需要返回多個表, 可以將sheet_name指定為一個列表, 例如["sheet1", "sheet2"]可以根據(jù)sheet的名字字符串或索引來值指定所要選取的sheet
>>> # 如:
>>> pd.read_excel("1.xlsx", sheet_name=0)
>>> pd.read_excel("1.xlsx", sheet_name="Sheet1")
>>> # 返回的是相同的 DataFrame
name:如果沒有表頭, 可用此參數(shù)傳入列表做表頭
header:指定數(shù)據(jù)表的表頭,默認值為0, 即將第一行作為表頭
index_col:用作行索引的列編號或者列名，如果給定一個序列則有多個行索引。一般可以設(shè)定index_col=False指的是pandas不適用第一列作為行索引。usecols：讀取指定的列, 也可以通過名字或索引值
>>> # 如:
>>> pd.read_excel("1.xlsx", sheet_name=1, usecols=["等級", "屬性1"])
>>> pd.read_excel("1.xlsx", sheet_name=1, usecols=[1,2])
>>> # 返回的是相同的 DataFrame
直到某一天泰格爾升了一級, 可以這樣改一下, 當然用.iloc或.loc對象都可以
>>> # 讀取文件
>>> data = pd.read_excel("1.xlsx", sheet_name="Sheet1")
>>> # 找到 等級 這一列，再在這一列中進行比較
>>> data["等級"][data["名字"] == "泰格爾"] += 1
>>> print(data)
LOOK！他升級了??！
>>> data
名字 等級 屬性1 屬性2 天賦
0 艾歐里婭 100 自然 冰 29
1 泰格爾 81 電 戰(zhàn)斗 16
2 布魯克克 100 水 None 28
現(xiàn)在我們將它保存
data.to_excel("1.xlsx", sheet_name="Sheet1", index=False, header=True)
index:默認為True, 是否加行索引, 直接上圖吧！
左為False, 右為True
header:默認為True, 是否加列標, 上圖吧！
左為False, 右為True
而io, sheet_name參數(shù)用法同函數(shù)pd.read_excel()
如果我們多捕捉幾只或者多加幾種屬性怎么辦呢？這里給出參考：
新增列數(shù)據(jù)：
data["列名稱"] = [值1, 值2, ......]
>>> data["特性"] = ["瞬殺", "None", "炎火"]
>>> data
名字 等級 屬性1 屬性2 天賦 特性
0 艾歐里婭 100 自然 冰 29 瞬殺
1 泰格爾 80 電 戰(zhàn)斗 16 None
2 布魯克克 100 水 None 28 炎火
新增行數(shù)據(jù)，這里行的num為excel中自動給行加的id數(shù)值
data.loc[行的num] = [值1， 值2， ...], (注意與.iloc的區(qū)別)
>>> data.loc[3] = ["小火猴", 1, "火", "None", 31, "None"]
>>> data
名字 等級 屬性1 屬性2 天賦 特性
0 艾歐里婭 100 自然 冰 29 瞬殺
1 泰格爾 80 電 戰(zhàn)斗 16 None
2 布魯克克 100 水 None 28 炎火
3 小火猴 1 火 None 31 None
說完了增加一行或一列，那怎樣刪除一行或一列呢？可以使用.drop()函數(shù)
>>> # 刪除列, 需要指定axis為1，當刪除行時，axis為0
>>> data = data.drop("屬性1", axis=1) # 刪除`屬性1`列
>>> data
名字 等級 屬性2 天賦 特性
0 艾歐里婭 100 冰 29 瞬殺
1 泰格爾 80 戰(zhàn)斗 16 None
2 布魯克克 100 None 28 炎火
3 小火猴 1 None 31 None
>>> # 刪除第3,4行，這里下表以0開始，并且標題行不算在類, axis用法同上
>>> data = data.drop([2, 3], axis=0)
>>> data
名字 等級 屬性2 天賦 特性
0 艾歐里婭 100 冰 29 瞬殺
1 泰格爾 80 戰(zhàn)斗 16 None
>>> # 保存
>>> data.to_excel("2.xlsx", sheet_name="Sheet1", index=False, header=True)
大家具體可以參考官網(wǎng)提供的API:http://pandas.pydata.org/pand...
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