怎麼用pandas讀取excel文件
import pandas as pd
#使用pandas讀取excel文件
xls_file=pd.ExcelFile('./data/workbook.xls')
xls_file.sheet_names#顯示出讀入excel文件中的表名字
table1=xls_file.parse('first_sheet')
table2=xls_file.parse('second_sheet')
xlsx_file=pd.ExcelFile("./demo.xlsx")
x1=xlsx_file.parse(0)
x2=xlsx_file.parse(1)
#excel文件的寫出
#data.to_excel("abc.xlsx",sheet_name="abc",index=False,header=True) #該條語句會運行失敗,原因在於寫入的對象是np數組而不是DataFrame對象,只有DataFrame對象才能使用to_excel方法。
DataFrame(data).to_excel("abc.xlsx",sheet_name="123",index=False,header=True)
#excel文件和pandas的交互讀寫,主要使用到pandas中的兩個函數,一個是pd.ExcelFile函數,一個是to_excel函數
拓展資料:
pandas
Pandas是python的一個數據分析包,最初由AQR Capital Management於2008年4月開發,並於2009年底開源出來,目前由專注於Python數據包開發的PyData開發team繼續開發和維護,屬於PyData項目的一部分。Pandas最初被作爲金融數據分析工具而開發出來,因此,pandas爲時間序列分析提供了很好的支持。 Pandas的名稱來自於面板數據(panel data)和python數據分析(data analysis)。panel data是經濟學中關於多維數據集的一個術語,在Pandas中也提供了panel的數據類型。
pandas數據結構
Series:一維數組,與Numpy中的一維array類似。二者與Python基本的數據結構List也很相近。Series如今能保存不同種數據類型,字符串、boolean值、數字等都能保存在Series中。
Time- Series:以時間爲索引的Series。
DataFrame:二維的表格型數據結構。很多功能與R中的data.frame類似。可以將DataFrame理解爲Series的容器。
Panel :三維的數組,可以理解爲DataFrame的容器。
Panel4D:是像Panel一樣的4維數據容器。
PanelND:擁有factory集合,可以創建像Panel4D一樣N維命名容器的模塊。
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