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Pandas Excel读写操作详解

Excel 是由微软公司开发的办公软件之一,它在日常工作中得到了广泛的应用。在数据量较少的情况下,Excel 对于数据的处理、分析、可视化有其独特的优势,因此可以显著提升您的工作效率。但是,当数据量非常大时,Excel 的劣势就暴露出来了,比如,操作重复、数据分析难等问题。Pandas 提供了操作 Excel 文件的函数,可以很方便地处理 Excel 表格。

to_excel()

通过 to_excel() 函数可以将 Dataframe 中的数据写入到 Excel 文件。

如果想要把单个对象写入 Excel 文件,那么必须指定目标文件名;如果想要写入到多张工作表中,则需要创建一个带有目标文件名的ExcelWriter对象,并通过sheet_name参数依次指定工作表的名称。

to_ecxel() 语法格式如下:
DataFrame.to_excel(excel_writer, sheet_name='Sheet1', na_rep='', float_format=None, columns=None, header=True, index=True, index_label=None, startrow=0, startcol=0, engine=None, merge_cells=True, encoding=None, inf_rep='inf', verbose=True, freeze_panes=None)  
下表列出函数的常用参数项,如下表所示:

参数名称 描述说明
excel_wirter 文件路径或者 ExcelWrite 对象。
sheet_name 指定要写入数据的工作表名称。
na_rep 缺失值的表示形式。
float_format 它是一个可选参数,用于格式化浮点数字符串。
columns 指要写入的列。
header 写出每一列的名称,如果给出的是字符串列表,则表示列的别名。
index 表示要写入的索引。
index_label 引用索引列的列标签。如果未指定,并且 hearder 和 index 均为为 True,则使用索引名称。如果 DataFrame
使用 MultiIndex,则需要给出一个序列。
startrow 初始写入的行位置,默认值0。表示引用左上角的行单元格来储存 DataFrame。
startcol 初始写入的列位置,默认值0。表示引用左上角的列单元格来储存 DataFrame。
engine 它是一个可选参数,用于指定要使用的引擎,可以是 openpyxl 或 xlsxwriter。

下面看一组简单的示例:
import pandas as pd
#创建DataFrame数据
info_website = pd.DataFrame({'name': ['编程帮', 'c语言中文网', '微学苑', '92python'],
     'rank': [1, 2, 3, 4],
     'language': ['PHP', 'C', 'PHP','Python' ],
     'url': ['www.bianchneg.com', 'c.bianchneg.net', 'www.weixueyuan.com','www.92python.com' ]})
#创建ExcelWrite对象
writer = pd.ExcelWriter('website.xlsx')
info_website.to_excel(writer)
writer.save()
print('输出成功')

上述代码执行后会自动生成 website.xlsx 文件,文件内容如下:
 

Pandas操作Excel
图1:DataFrame转为Excel

read_excel()

如果您想读取 Excel 表格中的数据,可以使用 read_excel() 方法,其语法格式如下:
pd.read_excel(io, sheet_name=0, header=0, names=None, index_col=None,
              usecols=None, squeeze=False,dtype=None, engine=None,
              converters=None, true_values=None, false_values=None,
              skiprows=None, nrows=None, na_values=None, parse_dates=False,
              date_parser=None, thousands=None, comment=None, skipfooter=0,
              convert_float=True, **kwds)
下表对常用参数做了说明:

参数名称 说明
io 表示 Excel 文件的存储路径。
sheet_name 要读取的工作表名称。
header 指定作为列名的行,默认0,即取第一行的值为列名;若数据不包含列名,则设定 header = None。若将其设置
为 header=2,则表示将前两行作为多重索引。
names 一般适用于Excel缺少列名,或者需要重新定义列名的情况;names的长度必须等于Excel表格列的长度,否则会报错。
index_col 用做行索引的列,可以是工作表的列名称,如 index_col = '列名',也可以是整数或者列表。
usecols int或list类型,默认为None,表示需要读取所有列。
squeeze boolean,默认为False,如果解析的数据只包含一列,则返回一个Series。
converters 规定每一列的数据类型。
skiprows 接受一个列表,表示跳过指定行数的数据,从头部第一行开始。
nrows 需要读取的行数。
skipfooter 接受一个列表,省略指定行数的数据,从尾部最后一行开始。

示例如下所示:
import pandas as pd
#读取excel数据
df = pd.read_excel('website.xlsx',index_col='name',skiprows=[2])
#处理未命名列
df.columns = df.columns.str.replace('Unnamed.*', 'col_label')
print(df)
输出结果:
           col_label     rank    language          agelimit
name                                                 
编程帮           0         1        PHP       www.bianchneg.com
微学苑           2         3        PHP       www.weixueyuan.com
92python        3         4        Python    www.92python.com
再看一组示例:
import pandas as pd
#读取excel数据
#index_col选择前两列作为索引列
#选择前三列数据,name列作为行索引
df = pd.read_excel('website.xlsx',index_col='name',index_col=[0,1],usecols=[1,2,3])
#处理未命名列,固定用法
df.columns = df.columns.str.replace('Unnamed.*', 'col_label')
print(df)
输出结果:
                   language
name      rank        
编程帮       1          PHP
c语言中文网   2           C
微学苑       3          PHP
92python    4         Python

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