Python利用pandas處理Excel數據的應用

Python利用pandas處理Excel數據的應用

       最近迷上了高效處理數據的pandas，其實這個是用來作數據分析的，若是你是作大數據分析和測試的，那麼這個是很是的有用的！！可是其實咱們平時在作自動化測試的時候，若是涉及到數據的讀取和存儲，那麼而利用pandas就會很是高效，基本上3行代碼能夠搞定你20行代碼的操做！該教程僅僅限於結合檸檬班的全棧自動化測試課程來說解下pandas在項目中的應用，這僅僅只是冰山一角，但願你們能夠踊躍的去嘗試和探索！

     1、安裝環境：

1：pandas依賴處理Excel的xlrd模塊，因此咱們須要提早安裝這個，安裝命令是：pip install xlrd

  2:安裝pandas模塊還須要必定的編碼環境，因此咱們本身在安裝的時候，確保你的電腦有這些環境：Net.4 、VC-Compiler以及winsdk_web，若是你們沒有這些軟件~能夠諮詢咱們的輔導員索要相關安裝工具。

  3:步驟1和2 準備好了以後，咱們就能夠開始安裝pandas了，安裝命令是：pip install pandas

一切準備就緒，就能夠開始愉快的玩耍咯！
ps:在這個過程當中，可能會遇到安裝不順利的狀況，萬能的度娘有N種解決方案，你這麼大應該要學着本身解決問題。

 

       2、pandas操做Excel表單

  數據準備，有一個Excel文件：lemon.xlsx有兩個表單，表單名分別爲：Python 以及student，

Python的表單數據以下所示：

 

student的表單數據以下所示：

 

       1：在利用pandas模塊進行操做前，能夠先引入這個模塊，以下：

import  pandas  as pd

      2:讀取Excel文件的兩種方式：

#方法一：默認讀取第一個表單
df=pd.read_excel('lemon.xlsx')#這個會直接默認讀取到這個Excel的第一個表單
data=df.head()#默認讀取前5行的數據
print("獲取到全部的值:\n{0}".format(data))#格式化輸出

獲得的結果是一個二維矩陣，以下所示：

 

#方法二：經過指定表單名的方式來讀取
df=pd.read_excel('lemon.xlsx',sheet_name='student')#能夠經過sheet_name來指定讀取的表單
data=df.head()#默認讀取前5行的數據
print("獲取到全部的值:\n{0}".format(data))#格式化輸出

獲得的結果以下所示，也是一個二維矩陣：

#方法三：經過表單索引來指定要訪問的表單，0表示第一個表單
#也能夠採用表單名和索引的雙重方式來定位表單
#也能夠同時定位多個表單，方式都羅列以下所示
df=pd.read_excel('lemon.xlsx',sheet_name=['python','student'])#能夠經過表單名同時指定多個
# df=pd.read_excel('lemon.xlsx',sheet_name=0)#能夠經過表單索引來指定讀取的表單
# df=pd.read_excel('lemon.xlsx',sheet_name=['python',1])#能夠混合的方式來指定
# df=pd.read_excel('lemon.xlsx',sheet_name=[1,2])#能夠經過索引 同時指定多個
data=df.values#獲取全部的數據，注意這裏不能用head()方法哦~
print("獲取到全部的值:\n{0}".format(data))#格式化輸出

具體結果是怎樣的，同窗們能夠本身一個一個的去嘗試，這個結果是很是有意思的，可是同時同窗們也發現了，這個數據是一個二維矩陣，對於咱們去作自動化測試，並不能很順利的處理，因此接下來，咱們就會詳細的講解，如何來讀取行號和列號以及每一行的內容 以及制定行列的內容。

 

3、pandas操做Excel的行列

1：讀取指定的單行，數據會存在列表裏面

#1：讀取指定行
df=pd.read_excel('lemon.xlsx')#這個會直接默認讀取到這個Excel的第一個表單
data=df.ix[0].values#0表示第一行 這裏讀取數據並不包含表頭，要注意哦！
print("讀取指定行的數據：\n{0}".format(data))

獲得的結果以下所示:

2：讀取指定的多行，數據會存在嵌套的列表裏面：

df=pd.read_excel('lemon.xlsx')
data=df.ix[[1,2]].values#讀取指定多行的話，就要在ix[]裏面嵌套列表指定行數
print("讀取指定行的數據：\n{0}".format(data))

3：讀取指定的行列：

df=pd.read_excel('lemon.xlsx')
data=df.ix[1,2]#讀取第一行第二列的值，這裏不須要嵌套列表
print("讀取指定行的數據：\n{0}".format(data))

4：讀取指定的多行多列值：

df=pd.read_excel('lemon.xlsx')
data=df.ix[[1,2],['title','data']].values#讀取第一行第二行的title以及data列的值，這裏須要嵌套列表
print("讀取指定行的數據：\n{0}".format(data))

5：獲取全部行的指定列

df=pd.read_excel('lemon.xlsx')
data=df.ix[:,['title','data']].values#讀全部行的title以及data列的值，這裏須要嵌套列表
print("讀取指定行的數據：\n{0}".format(data))

6：獲取行號並打印輸出

df=pd.read_excel('lemon.xlsx')
print("輸出行號列表",df.index.values)

輸出結果是：
輸出行號列表 [0 1 2 3]

7：獲取列名並打印輸出

df=pd.read_excel('lemon.xlsx')
print("輸出列標題",df.columns.values)

運行結果以下所示：
輸出列標題 ['case_id' 'title' 'data']

8：獲取指定行數的值：

df=pd.read_excel('lemon.xlsx')
print("輸出值",df.sample(3).values)#這個方法相似於head()方法以及df.values方法

輸出值
 [[2 '輸入錯誤的密碼' '{"mobilephone":"18688773467","pwd":"12345678"}']
 [3 '正常充值' '{"mobilephone":"18688773467","amount":"1000"}']
 [1 '正常登陸' '{"mobilephone":"18688773467","pwd":"123456"}']]

9：獲取指定列的值：

df=pd.read_excel('lemon.xlsx')
print("輸出值\n",df['data'].values)

四：pandas處理Excel數據成爲字典

 咱們有這樣的數據，，處理成列表嵌套字典，且字典的key爲表頭名。

實現的代碼以下所示：

df=pd.read_excel('lemon.xlsx')
test_data=[]
for i in df.index.values:#獲取行號的索引，並對其進行遍歷：
    #根據i來獲取每一行指定的數據 並利用to_dict轉成字典
    row_data=df.ix[i,['case_id','module','title','http_method','url','data','expected']].to_dict()
    test_data.append(row_data)
print("最終獲取到的數據是：{0}".format(test_data))

最後獲得的結果是：

最終獲取到的數據是：
[{'title': '正常登陸', 'case_id': 1, 'data': '{"mobilephone":"18688773467","pwd":"123456"}'}, 
{'title': '輸入錯誤的密碼', 'case_id': 2, 'data': '{"mobilephone":"18688773467","pwd":"12345678"}'}, 
{'title': '正常充值', 'case_id': 3, 'data': '{"mobilephone":"18688773467","amount":"1000"}'}, 
{'title': '充值輸入負數', 'case_id': 4, 'data': '{"mobilephone":"18688773467","amount":"-100"}'}]

 關於pandas的學習，今天就告一段落啦！趕忙打開pycharm跑起來！！！