Pandas Excel读写操作详解

Excel 是由微软公司开发的办公软件之一，它在日常工作中得到了广泛的应用。在数据量较少的情况下，Excel 对于数据的处理、分析、可视化有其独特的优势，因此可以显著提升您的工作效率。但是，当数据量非常大时，Excel 的劣势就暴露出来了，比如，操作重复、数据分析难等问题。Pandas 提供了操作 Excel 文件的函数，可以很方便地处理 Excel 表格。

to_excel()

通过 to_excel() 函数可以将 Dataframe 中的数据写入到 Excel 文件。

如果想要把单个对象写入 Excel 文件，那么必须指定目标文件名；如果想要写入到多张工作表中，则需要创建一个带有目标文件名的ExcelWriter对象，并通过sheet_name参数依次指定工作表的名称。

to_ecxel() 语法格式如下：

下表列出函数的常用参数项，如下表所示：

下面看一组简单的示例：

import pandas as pd
#创建DataFrame数据
info_website = pd.DataFrame({'name': ['城东书院', '城东社区', '城东下载', '城东导航'],
     'rank': [1, 2, 3, 4],
     'language': ['PHP', 'C', 'PHP','Python' ],
     'url': ['www.cdsy.xyz', 'bbs.cdsy.xyz', 'downloads.cdsy.xyz','hao.cdsy.xyz' ]})
#创建ExcelWrite对象
writer = pd.ExcelWriter('website.xlsx')
info_website.to_excel(writer)
writer.save()
print('输出成功')

上述代码执行后会自动生成 website.xlsx 文件，文件内容如下：

图1：DataFrame转为Excel

read_excel()

如果您想读取 Excel 表格中的数据，可以使用 read_excel() 方法，其语法格式如下：

下表对常用参数做了说明：

示例如下所示：

import pandas as pd
#读取excel数据
df = pd.read_excel('website.xlsx',index_col='name',skiprows=[2])
#处理未命名列
df.columns = df.columns.str.replace('Unnamed.*', 'col_label')
print(df)

输出结果：

再看一组示例：

import pandas as pd
#读取excel数据
#index_col选择前两列作为索引列
#选择前三列数据，name列作为行索引
df = pd.read_excel('website.xlsx',index_col='name',usecols=[1,2,3])
#处理未命名列，固定用法
df.columns = df.columns.str.replace('Unnamed.*', 'col_label')
print(df)

输出结果：