Python自动化办公篇—pandas操作Excel：读取+查看+选择+清洗+排序+筛选+函数+写入
目录
- 专栏导读
- 库的介绍
- 库的安装
- 1、读取数据
- 2、查看数据
- 3、选择数据
- 4、数据清洗
- 5、数据排序
- 6、数据筛选
- 7、数据操作
- 8、数据写入
- 总结
专栏导读
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库的介绍
库的安装
pip install xxx -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
1、读取数据
pd.read_csv(): 从CSV文件读取数据
pd.read_excel(): 从Excel文件读取数据
pd.read_sql(): 从SQL数据库读取数据
pd.read_json(): 从JSON文件读取数据
pd.read_html(): 从网页读取HTML表格
2、查看数据
df.head(n): 显示前n行数据（默认是5行）
df.tail(n): 显示后n行数据（默认是5行）
df.info(): 显示DataFrame的信息（包括列名、数据类型、非空值数量等）
df.describe(): 显示数值列的统计信息（如计数、均值、标准差等）
3、选择数据
df[column_name]: 选择单列数据
df[[column1, column2]]: 选择多列数据
df.loc[row_indexer, column_indexer]: 基于标签选择数据
df.iloc[row_indexer, column_indexer]: 基于整数位置选择数据
df.at[row_label, column_label]: 选择单个值（基于标签）
df.iat[row_position, column_position]: 选择单个值（基于整数位置）
4、数据清洗
df.dropna(): 删除包含缺失值的行或列
df.fillna(value): 用指定的值填充缺失值
df.replace(to_replace, value): 替换值
df.astype(dtype): 更改列的数据类型
df.duplicated(): 显示重复的行
df.drop_duplicates(): 删除重复的行
5、数据排序
df.sort_values(by=column_name, ascending=True): 对指定列进行排序
df.sort_index(): 对索引进行排序
df.rank(): 对数据进行排名
6、数据筛选
df[condition]: 使用条件表达式筛选数据
df.query('column_name > value'): 使用字符串表达式筛选数据
7、数据操作
df.apply(function): 对DataFrame的每个元素、行或列应用函数
df.applymap(function): 对DataFrame的每个元素应用函数
df.map(function): 对Series的每个元素应用函数
df.groupby(by): 根据列的值对数据进行分组
df.merge(other_df, on=column_name): 根据列的值合并两个DataFrame
df.concat([df1, df2], axis=0): 连接多个DataFrame（沿行或列）
df.pivot(index=None, columns=None, values=None): 创建一个透视表
8、数据写入
df.to_csv(file_path): 将DataFrame写入CSV文件
df.to_excel(file_path): 将DataFrame写入Excel文件
df.to_sql(name, con, if_exists='fail', index=True): 将DataFrame写入SQL数据库
df.to_json(file_path): 将DataFrame写入JSON文件
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总结
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希望对初学者有帮助
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致力于办公自动化的小小程序员一枚
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希望能得到大家的【一个免费关注】！感谢
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