這篇文章主要為大家詳細介紹了在python中如何使用pandas處理excel，文中示例代碼介紹的非常詳細，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們可以參考一下。

成都創新互聯公司堅持“要么做到，要么別承諾”的工作理念，服務領域包括：成都網站建設、網站建設、企業官網、英文網站、手機端網站、網站推廣等服務，滿足客戶于互聯網時代的柞水網站設計、移動媒體設計的需求，幫助企業找到有效的互聯網解決方案。努力成為您成熟可靠的網絡建設合作伙伴！

在python中如何使用pandas處理excel

一、配置環境

1、pandas依賴處理Excel的xlrd模塊，安裝命令是：

pip install xlrd

2、安裝pandas模塊還需要一定的編碼環境，確保你的電腦有這些環境：Net.4 、VC-Compiler以及winsdk_web。

3、開始安裝pandas，安裝命令是：

pip install pandas

二、pandas操作Excel表單

注意：加密文件是無法正常讀寫的

首先需準備一個表單

1、讀取excel文件的方式一：默認讀取第一個表單：

import pandas as pd
# 方法一：默認讀取第一個表單
df = pd.read_excel("C:\\文件路徑\\文件名.xlsx")  # 直接默認讀取到Excel的第一個表單
data = df.head()  # 默認讀取前5行的數據
print("獲取到所有的值：\n{0}".format(data))  # 格式化輸出

得到的結果是一個二維矩陣，如下圖所示：

2、讀取excel文件的方式二：通過制定表單名的方式讀取：

import pandas as pd
# 方法一：通過指定表單名的方式來讀取
df = pd.read_excel("C:\\文件路徑\\文件名.xlsx ", sheet_name='測試用例')
# 直接默認讀取到Excel的第一個表單
data = df.head()  # 默認讀取前5行的數據
print("獲取到所有的值：\n{0}".format(data))  # 格式化輸出

得到的結果是一個二維矩陣，如下圖所示：

3、讀取excel文件的方法三：通過表單索引來指定要訪問的表單，0表示第一個表單

import pandas as pd
# df = pd.read_excel(' C:\\文件路徑\\文件名.xlsx '])
# 可以通過表單名同時指定多個
df = pd.read_excel(' C:\\文件路徑\\文件名.xlsx ', sheet_name=0)  # 可以通過表單索引來指定讀取的表單
# df = pd.read_excel(' C:\\文件路徑\\文件名.xlsx ', sheet_name=['功能模塊', 1])  # 可以混合的方式來指定
# df = pd.read_excel(' C:\\文件路徑\\文件名.xlsx ', sheet_name=[1, 2])  # 可以通過索引 同時指定多個
data = df.values  # 獲取所有的數據，注意這里不能用head()方法哦~
print("獲取到所有的值:\n{0}".format(data))  # 格式化輸出

三、pandas操作Excel的行列

1：讀取指定的單行，數據會存在列表里面

import pandas as pd
df = pd.read_excel(' C:\\文件路徑\\文件名.xlsx ')
data = df.ix[0].values  # 0表示第一行 這里讀取數據并不包含表頭，要注意哦！
print("獲取到所有的值:\n{0}".format(data))  # 格式化輸出

2：讀取指定的多行，數據會存在嵌套的列表里面：

import pandas as pd
df = pd.read_excel(' C:\\文件路徑\\文件名.xlsx ')
data = df.ix[[1, 2]].values  # 讀取指定多行的話，就要在ix[]里面嵌套列表指定行數
print("獲取到所有的值:\n{0}".format(data))  # 格式化輸出

3：讀取指定的行列：

import pandas as pd
df = pd.read_excel(' C:\\文件路徑\\文件名.xlsx ')
data = df.ix[1, 2]  # 讀取第一行第二列的值，這里不需要嵌套列表
print("獲取到所有的值:\n{0}".format(data))  # 格式化輸出

4：讀取指定的多行多列值：

import pandas as pd
df = pd.read_excel(' C:\\文件路徑\\文件名.xlsx ')
data = df.ix[[1, 2], ['序號', '功能劃分']].values  # 讀取第一行第二行的序號以及功能劃分列的值，這里需要嵌套列表
print("獲取到所有的值:\n{0}".format(data))  # 格式化輸出

5：獲取所有行的指定列

import pandas as pd
df = pd.read_excel(' C:\\文件路徑\\文件名.xlsx ')
data = df.ix[:, ['序號', '功能劃分']].values  # 讀所有行的“序號”以及“功能劃分”列的值，這里需要嵌套列表
print("獲取到所有的值:\n{0}".format(data))  # 格式化輸出

6：獲取行號并打印輸出

import pandas as pd
df = pd.read_excel(' C:\\文件路徑\\文件名.xlsx ')
print("輸出行號列表", df.index.values)

7：獲取列名并打印輸出

import pandas as pd
df = pd.read_excel(' C:\\文件路徑\\文件名.xlsx ')
print("輸出列標題", df.columns.values)

8：獲取指定行數的值：

import pandas as pd
df = pd.read_excel(' C:\\文件路徑\\文件名.xlsx ')
print("輸出值：\n", df.sample(3).values)  # 這個方法類似于head()方法以及df.values方法

9：獲取指定列的值：

import pandas as pd
df = pd.read_excel(' C:\\文件路徑\\文件名.xlsx ')
print("輸出值\n", df['功能劃分'].values)

四、pandas處理Excel數據成為字典

import pandas as pd
df = pd.read_excel(' C:\\文件路徑\\文件名.xlsx ')
test_data = []
for i in df.index.values:  # 獲取行號的索引，并對其進行遍歷：
    # 根據i來獲取每一行指定的數據 并利用to_dict轉成字典
    row_data = df.ix[i, ['序號', '功能劃分', '備注']].to_dict()
    test_data.append(row_data)
print("最終獲取到的數據是：\n{0}".format(test_data))

以上就是在python中如何使用pandas處理excel的詳細內容了，看完之后是否有所收獲呢？如果想了解更多相關內容，歡迎來創新互聯建站行業資訊！

文章題目：在python中如何使用pandas處理excel-創新互聯
文章URL：http://vcdvsql.cn/article4/ddjdoe.html

成都網站建設公司_創新互聯，為您提供網站收錄、自適應網站、網站制作、微信公眾號、用戶體驗、網站建設

廣告

聲明：本網站發布的內容（圖片、視頻和文字）以用戶投稿、用戶轉載內容為主，如果涉及侵權請盡快告知，我們將會在第一時間刪除。文章觀點不代表本網站立場，如需處理請聯系客服。電話：028-86922220；郵箱：631063699@qq.com。內容未經允許不得轉載，或轉載時需注明來源： 創新互聯