使用pandas操作Excel表格的详细入门教程

目录

• 一、前言
• 二、理解series和DataFrame
• 2.1 创建Series
• 2.2 读取Series
• 2.3 创建DataFrame
• 2.4 读取DataFrame
• 三、联动EXCEL进行数据读取
• 3.1 加载EXCEL文件
• 3.2 使用pandas进行数据读取
• 3.3 使用pandas进行条件查询

为什么要学习pandas？我们之前其实已经接触了xlwings，它的强项是控制 Excel。比如打开文件、读写单元格、设置字体颜色、操作图表。它不擅长计算，但是如果用 xlwings 逐行遍历 10 万行数据做加法，速度会比蜗牛还慢，同样如果用VBA处理，庞大的数据处理需求，就有点难为二位了

因此 pandas 是“超级加工厂”：它的强项是计算和处理数据。它把数据加载到内存（RAM）里，处理 100 万行数据的筛选、求和、匹配，通常只需要 0.x 秒，下面我们主要了解一下它的基础使用用法。

如果需要使用这个包，我们一样使用pip命令进行安装，然后通过import pandas as pd 进行引入，就可以使用了：

pip install pandas

Series是一种类似于一维数组的对象，它由一组数据（不同数据类型）以及一组与之相关的数据标签（即索引）组成。

sr = pd.Series(["a",4,6,"今天",8])
print(sr)
print(sr.index) # 显示索引 RangeIndex(start=0, stop=5, step=1)

注意这里我们没有给sr一个index，因此默认是用数字来表示的，index是pandas的标识符，用于标识每一行的位置，输出的sr结果如下，series 可以代表包含不同的数据类型：

0     a
1     4
2     6
3    今天
4     8
dtype: object

那如果我们给定index，得到的结果就是：

sr = pd.Series(["a",4,6,"今天",8],index=["A","B","C","D","E"])
print(sr)
print(sr.index) # 显示索引 Index(['A', 'B', 'C', 'D', 'E'], dtype='object')

运行结果：

A     a
B     4
C     6
D    今天
E     8
dtype: object

我们也可以通过字典的方式生成，如下：

sort_dictionary = {"A":"a","B":4,"C":6,"D":"今天","E":8}
sr = pd.Series(sort_dictionary)
print(sr) # 字典的键作为索引，值作为具体的第二列的值

Series的读取类似字典的读取方式，如下如果取的是一个值，那么返回的就是一个值的具体类型，比如只通过sr["A"]取值，那么返回的类型是<class 'str'>，而如果取得是多个，则返回的类型还是series。

sort_dictionary = {"A":"a","B":4,"C":6,"D":"今天","E":8}
sr = pd.Series(sort_dictionary)
print(sr["A"]) # 显示索引为A的值
print(type(sr["A"])) # 显示索引为A的值的类型
print("=========") # 分隔线
print(sr[["A","B","C"]]) # 显示索引为A,B,C的值
print(type(sr[["A","B","C"]])) # 显示索引为A,B,C的值的类型

输出为：

a
<class 'str'>
=========
A    a
B    4
C    6
dtype: object
<class 'pandas.core.series.Series'>

我们上面提到的Series只是一个一维的，但是DataFrame就将其带入到了二维的场景：

df = pd.DataFrame({
    "A": [1, 2, 3],
    "B": [4, 5, 6],
    "C": [7, 8, 9]
},index=["a","b","c"])
print(df)

输出为：

   A  B  C
a  1  4  7
b  2  5  8
c  3  6  9

其实你可以发现内部就是一个字典，然后我们通过index指定了索引，如果说没有给具体的索引，那么第一列就是0,1,2，我们也可以通过以下命令打印此DataFrame的具体信息：

print(df.dtypes) # 显示数据类型
print(df.index) # Index(['a', 'b', 'c'], dtype='object')
print(df.columns) # Index(['A', 'B', 'C'], dtype='object')

（1）按列读出

我们通过下面的命令读取上面创建的DataFrame:

print(df["A"]) # 显示列A
print(type(df["A"])) # 显示列A的类型
print("========") # 分隔线
print(df[["A","B"]]) # 显示列A,B
print(type(df[["A","B"]])) # 显示列A,B的类型

可以看到在控制台输出，可以看出是一列一列取的，如果只是看一列，那类型为Series，如果是两列，就是DataFrame：

a    1
b    2
c    3
Name: A, dtype: int64
<class 'pandas.core.series.Series'>
========
   A  B
a  1  4
b  2  5
c  3  6
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

（2）按行读出

那如果需要按行读出呢，我们可以使用loc方法，如下：

print(df.loc["a"])
print(type(df.loc["a"]))

得到的输出结果如下，可以发现取出的是一维数组，因此类型还是Series：

A    1
B    4
C    7
Name: a, dtype: int64
<class 'pandas.core.series.Series'>

而如果我们同时需要取两行的话，就可以通过列表切片的方式进行索引

print(df.loc["a":"b"])
print(type(df.loc["a":"b"]))

输出结果如下，可以发现取出的是2行多列，因此是二维数组，数据类型就变成DataFrame了：

   A  B  C
a  1  4  7
b  2  5  8
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

（3）单个数据或区域读出

同时我们也可以实现单个单元格的获取和指定区域的获取：

print(df.loc["a","A"]) # 显示索引为a,列名为A的值
print("="*20) # 分割线
print(df.loc["a":"b","A"]) # 显示索引为a到b,列名为A的值

输出如下：

1
====================
a    1
b    2
Name: A, dtype: int64

比如我们有一个DATA.xlsx 文件，我们首先简单进行读取：

import pandas as pd

file_path = r"C:Users22330Desktop进行中DATA.xlsx"
df = pd.read_excel(file_path) # 读取对应的文件
print(df)
print(df.index) 
print(df.index.is_unique) # True

可以看到，打印出了开始5行和最后的五行，最左侧的一列数字是pandas的标识符，用于标识每一行的位置，在df输出的最后，也告知了数据源的形状，是606行*8列。当然如果看的是csv文件，可以把read_excel()改成read_csv()。

有的时候我们只想看数据的前几行数据，就可以使用（只会显示前5行数据）

print(df.head()) # 显示前五行数据

如果我们想要看此表的详细信息，可以通过df.info()得到

print(df.info()) # 显示数据框的信息，包括列名、非空值数量、数据类型等

可以看到在上面的图中打印出来了DATA.xlsx中每一列的具体信息，是否有空值，数据类型，文件大小等。

如果单纯只是想要看一下数据区域的大小，或者列名，或者数据类型，可以尝试以下命令：

print(df.shape) # 显示数据行数和列数
print(df.columns) # 显示列名
print(df.dtypes) # 显示数据类型

可以看到我们的第一列是出库日期，我们可以用出库日期来作为索引，因此可以使用以下方法，将出库日期作为索引列，这样方便我们后期的查询，其中inplace=True表示将"出库日期"列设置为 DataFrame 的索引，并且 直接修改原始的 df ，而不是返回一个新的：

df.set_index("出库日期",inplace=True)
print(df.head())

我们打印一下开始的几行，可以看到索引已经变成出库日期了：

现在比如我们想要知道 2023-06-03 出库的货物的 安全等级，就可以这样写：

print(df.loc["2023-06-03","安全等级"]) # D

或者可以进行多个数据的查询：

print(df.loc["2023-06-03",["安全等级","产品类别"]]) 
print("="*60) # 分割线
print(df.loc["2023-06-03":"2023-06-05",["安全等级","产品类别"]])

输出结果为：

安全等级       D
产品类别    家居用品
Name: 2023-06-03 00:00:00, dtype: object
============================================================
           安全等级  产品类别
出库日期
2023-06-03    D  家居用品
2023-06-04    C    服装
2023-06-05    D    食品

或者我们的行和列都可以变成数据区间，例如：

print(df.loc["2023-06-03":"2023-06-05","产品经理":"地区"])

输出：

                   产品经理  产品类别  地区
出库日期
2023-06-03   Bob-Smith  家居用品  西北
2023-06-04   Bob-Smith    服装  华北
2023-06-05  Mary-Joson    食品  西北

比如我们想要查询产品经理为Jerry的所有记录，就可以这样写，下方的 : 代表返回所有列:

print(df.loc[df["产品经理"]=="Jerry",:])

于是可以看到，输出中返回了筛选之后的结果，注意这里的98行只包括数据源（不包括标题行），因此共98条符合的记录：

也可以把条件写的复杂一些，然后进行多条件的筛选，也可以返回指定的列，如下方的写法：

# 显示产品经理为Jerry且安全等级为D的所有数据
print(df.loc[(df["产品经理"]=="Jerry")&(df["安全等级"]=="D"),:]) 
# 显示产品经理为Jerry且安全等级为D的销售额和地区
print(df.loc[(df["产品经理"]=="Jerry")&(df["安全等级"]=="D"),["销售额(元)","地区"]])

以上就是使用pandas操作Excel表格的详细入门教程的详细内容，更多关于pandas操作Excel表格的资料请关注风君子博客其它相关文章！

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