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用Python的pandas框架操作Excel文件中的数据教程

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19 下载量 16 浏览量 2020-09-22 07:44:26 上传评论 1 收藏 2.84MB PDF 举报

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主要介绍了用Python的pandas框架操作Excel文件中的数据教程,包括单位格式转换、分类汇总等基本操作，需要的朋友可以参考下

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Python的pandas库+CSV文件处理详细使用，以及与一般Python处理操作对比下文来自与我阅读书籍《科学数据处理》的笔记，可能对于书上有些代码并不熟悉，所以留一些坑在这里，日后学会了就补上。如果大家原意留言解答，小白感激不尽。以下都只是代码部分，相关注解会在我后续学习中进行补全，所以这个坑一定要来补！ 1.读写CSV文件（1）一般处理 #!/usr/bin/env python3

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引言引言

本文的目的，是向您展示如何使用pandas 来执行一些常见的Excel任务。有些例子比较琐碎，但我觉得展示这些简单的东西与那些你可以在其他地方找到的复杂功能同

等重要。作为额外的福利，我将会进行一些模糊字符串匹配，以此来展示一些小花样，以及展示pandas是如何利用完整的Python模块系统去做一些在Python中是简

单，但在Excel中却很复杂的事情的。

有道理吧？让我们开始吧。

为某行添加求和项为某行添加求和项

我要介绍的第一项任务是把某几列相加然后添加一个总和栏。

首先我们将excel 数据导入到pandas数据框架中。

import pandas as pd

import numpy as np

df = pd.read_excel("excel-comp-data.xlsx")

df.head()

我们想要添加一个总和栏来显示Jan、Feb和Mar三个月的销售总额。

在Excel和pandas中这都是简单直接的。对于Excel，我在J列中添加了公式sum(G2:I2)。在Excel中看上去是这样的：

下面，我们是这样在pandas中操作的：

df["total"] = df["Jan"] + df["Feb"] + df["Mar"]

df.head()

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