pandas 第一行Pandas进阶Excel一读取

前面利用python的openpyxl库对excel做了简单基础操作，大家可以打开公众号右下角往期回顾，可以复习查看。今天开始介绍python可以操作Excel的另一个强大的库——pandas库。

个人认为，pandas库对于操作Excel有着极好的支撑。在数据导入、数据清洗、数据计算、数据导出都有着完整性的支撑，是一个提供高性能易用数据类型和分析工具，并且用一段时间你就会发现如果拿pandas只操作表格数据，是真的大材小用。 它不仅可以处理数据，更可以可视化数据。譬如可以做出这样的图表。并且是html形式的。当然还有特别多的类型，这个后面再说。

总而言之，pandas处理数据第一、数据量要够大够多，否则用Excel处理就行了。第二、每天重复的操作，例如打开同样的表格、删除同样的列、查找同样的数据。再适合不过了。

接下来再说说pandas与之前openpyxl库哪个好？

两个库其实都差不多，对数据以及图表都有很好的支持，但从写入数据与读取数据的速度来看，pandas更胜一筹。我也比较喜欢用pandas,至于图表这一块我们后面在可视化的专题在讨论。

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安装

对于安装，请自行百度，不在赘述，简单而言两条命令：

安装：cmd——输入 pip install pandas

导入：import pandas as pd

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读取

一、读取Excel文件，以下是几个常用的参数释义。 pandas.read_excel(path，                   sheet_name = 0，                   header = 0，                   names = None                   index_col = None，                   usecols = None)               1path：文件路径 import pandas as pddata = pd.read_excel(r"C:UsersAdministratorDesktop1.xlsx")print(data)

2header：指定作为列名的行，默认0，即取第一行的值为列名。数据为列名行以下的数据；若数据不含列名，则设定 header = None。 import pandas as pddata = pd.read_excel(r"C:UsersAdministratorDesktop1.xlsx",header = 0)print(data)

3sheet_name 读取第几个sheet表，0为第一个表。 import pandas as pddata = pd.read_excel(r"C:UsersAdministratorDesktop1.xlsx",header = 0, sheet_name = 0)print(data)

4usecols：读取表中的那一列，可以传入一列表索引，也可以传入列名称。 import pandas as pddata = pd.read_excel(r"C:UsersAdministratorDesktop1.xlsx",header = 0, sheet_name = 0,usecols=[0,1])print(data)

import pandas as pddata = pd.read_excel(r"C:UsersAdministratorDesktop1.xlsx",header = 0, sheet_name = 0,usecols=["基站名称"])print(data)

5index_col：指定列为索引列，默认None列(0索引)用作DataFrame的行标签。 import pandas as pddata = pd.read_excel(r"C:UsersAdministratorDesktop1.xlsx",header = 0, sheet_name = 0,usecols=[0,1,2],index_col = 0)print(data)

二、读取csv文件，与读取xlsx的参数差不多，只是多了几个参数 1encoding：指定字符集类型，通常指定为’utf-8’。而我经常用的是GBK，用 ’utf-8’会报错。并且csv没有sheet_name参数。 import pandas as pddata = pd.read_csv(r"C:UsersAdministratorDesktop1.csv",header = 0, usecols=[0,1,2],index_col = 0, encoding = "gbk")print(data) 2sep：指定分隔符。如果不指定参数，则会尝试使用逗号分隔。 import pandas as pddata = pd.read_csv(r"C:UsersAdministratorDesktop1.csv",header = 0, usecols=[0,1,2],index_col = 0, encoding = "gbk",sep = ",")print(data)

end