Python Pandas讀取修改excel操做攻略

環境: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  天然  None  21
1  聖甲狂戰  100  戰鬥  None   0
2  時空界皇  100   光    次元  27

咱們在這裏使用了pd.read_excel()函數來讀取excel，來看一下read_excel()這個方法的API，這裏只截選一部分常常使用的參數:

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的老鐵須要使用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
若是將 sheet_name指定爲 None，則返回全表
若是須要返回多個表, 能夠將 sheet_name指定爲一個列表, 例如['sheet1', 'sheet2']

能夠根據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:若是沒有表頭, 可用此參數傳入列表作表頭
header:指定數據表的表頭,默認值爲0, 即將第一行做爲表頭
index_col:用做行索引的列編號或者列名，若是給定一個序列則有多個行索引。通常能夠設定 index_col=False指的是pandas不適用第一列做爲行索引。

usecols：讀取指定的列, 也能夠經過名字或索引值

>>> # 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, 能夠這樣改一下, 固然用.iloc或.loc對象均可以

>>> # 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  艾歐裏婭  100  天然     冰  29
1   泰格爾   81   電    戰鬥  16
2  布魯克克  100   水  None  28

如今咱們將它保存

data.to_excel('1.xlsx', sheet_name='Sheet1', index=False, header=True)

index:默認爲 True, 是否加行索引, 直接上圖吧！

左爲 False, 右爲 True

header:默認爲 True, 是否加列標, 上圖吧！

左爲 False, 右爲 True

而 io, sheet_name參數用法同函數 pd.read_excel()

若是咱們多捕捉幾隻或者多加幾種屬性怎麼辦呢？這裏給出參考：

新增列數據：
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  艾歐裏婭  100  天然     冰  29    瞬殺
1   泰格爾   80   電    戰鬥  16  None
2  布魯克克  100   水  None  28    炎火

新增行數據，這裏行的num爲excel中自動給行加的id數值
data.loc[行的num] = [值1， 值2， ...], (注意與.iloc的區別)

>>> 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  艾歐裏婭  100  天然     冰  29    瞬殺
1   泰格爾   80   電    戰鬥  16  None
2  布魯克克  100   水  None  28    炎火
3   小火猴    1   火  None  31  None

說完了增長一行或一列，那怎樣刪除一行或一列呢？可使用.drop()函數

>>> # 刪除列, 須要指定axis爲1，當刪除行時，axis爲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  艾歐裏婭  100     冰  29    瞬殺
1   泰格爾   80    戰鬥  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，這裏下表以0開始，而且標題行不算在類, 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  艾歐裏婭  100   冰  29    瞬殺
1   泰格爾   80  戰鬥  16  None

>>> # 保存
>>> data.to_excel('2.xlsx', sheet_name='Sheet1', index=False, header=True)

你們具體能夠參考官網提供的API:http://pandas.pydata.org/pand...