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前言
Python的第三方Pandas库是数据处理和分析中的利器，其强大的功能可以帮助我们轻松地对Excel表格进行自动化操作。接下来，我们将介绍九个用Pandas库操作Excel的编程例子，并且每个例子都会涉及不同的知识点，确保全面掌握这个主题。
1. 读取和写入Excel文件
首先，我们需要了解如何使用Pandas读取、写入Excel文件。这可以通过pd.read_excel()、df.to_excel()方法来实现。
import pandas as pd
# 通过字典形式构建DataFrame
df = pd.DataFrame({
'工号': [1001,1002,1003],
'姓名': ['张三', '李四', '王五'],
'年龄': [28, 25, 30]
})
df = df.set_index('工号')#自定义索引
df.to_excel('人事信息.xlsx')#写入excel
df = pd.read_excel('人事信息.xlsx')#读取excel
print(df)
#输出结果：
工号 姓名 年龄
0 1001 张三 28
1 1002 李四 25
2 1003 王五 30
2. 选择特定列数据
要选择Excel表格中的特定列数据，可以使用DataFrame的列索引进行选择。
# 选择Name列数据
names = df['姓名']
print(names)
#输出结果：
0 张三
1 李四
2 王五
3. 选择特定行数据
使用df.loc[]方法可以选择特定行数据。
# 选择第一行数据
first_row = df.loc[0]
print(first_row)
#输出结果：
工号 1001
姓名 张三
年龄 28
4. 过滤数据
Pandas还可以根据条件过滤数据。
# 过滤年龄大于25的行
filtered_data = df[df['年龄'] > 25]
print(filtered_data)
#输出结果：
工号 姓名 年龄
0 1001 张三 28
2 1003 王五 30
5. 添加新列
通过给DataFrame赋值，可以添加新列。
# 添加新列
df['籍贯'] = ['广东', '广西', '湖南']
print(df)
#输出结果：
工号 姓名 年龄 籍贯
0 1001 张三 28 广东
1 1002 李四 25 广西
2 1003 王五 30 湖南
6. 删除行或列
使用df.drop()方法可以删除行或列。
# 删除年龄列
df = df.drop('年龄', axis=1)
print(df)
#输出结果：
工号 姓名 籍贯
0 1001 张三 广东
1 1002 李四 广西
2 1003 王五 湖南
7. 修改数据
可以通过索引直接修改数据。
# 修改第一行第一个元素为'陈六'
df.loc[0, '姓名'] = '陈六'
print(df)
#输出结果：
工号 姓名 籍贯
0 1001 陈六 广东
1 1002 李四 广西
2 1003 王五 湖南
8. 合并Excel表格
Pandas可以合并多个Excel表格数据。
# 读取另一个Excel文件
df2 = pd.read_excel('example2.xlsx')
# 合并两个DataFrame
merged_df = pd.concat([df, df2])
print(merged_df)
9. 数据透视表
使用Pandas可以生成数据透视表。
# 生成数据透视表
import pandas as pd
# 创建销售数据集
data = {'日期': ['2024-04-01', '2024-04-02', '2024-04-02', '2024-04-02', '2024-04-03'],
'产品': ['苹果', '香蕉', '苹果', '香蕉', '苹果'],
'销售额': [1000, 1500, 800, 1200, 1500]}
df = pd.DataFrame(data)
# 显示数据集
print(df)
pivot_table = df.pivot_table(index='日期', columns='产品', values='销售额', aggfunc='sum')
# 显示数据透视表
print(pivot_table)
#数据结果：
产品 苹果 香蕉
日期
2024-04-01 1000.0 NaN
2024-04-02 800.0 2700.0
2024-04-03 1500.0 NaN
通过以上九个例子，我们学会了如何使用Python的Pandas库对Excel表格进行自动化操作。从读取、写入到数据处理和分析，Pandas提供了丰富的功能，为数据科学工作提供了便利。希望这些例子能帮助你更好地掌握Pandas库在Excel操作中的应用！如果你觉得这些例子对你的办公自动化有帮助，建议使用https://zglg.work这个网站，会对你很大的帮助哦。
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