pandas 写入excel数据

在使用pandas之前，需要安装pandas模块,

老方法：

pip install pandas

安装完成后，就可以直接使用了，

上代码

# -*- coding:utf-8 -*-
"""
@ auth : carl_DJ
@ time : 2020-8-13
"""
import pandas as pd
import  os

#DataFrame 数据帧，相当于工作簿中的一个工作表
df = pd.DataFrame({
    'id':[1,2,3,4],
    'name':['张三','李四','王五','赵刘'],
    'arg': [10,20,30,40],
    'score':[99,88,77,66]
})
#自定义索引，否则pandas会使用默认索引，导致工作表也会存在这些索引
cf = df.set_index('id')
# print(cf)
#设置文件保存路径
data_path = "../py_class/data"
#没有，则创建
if  not os.path.exists(data_path):
    os.mkdir(data_path)
#设置文件名，以xlsx格式
data_name = os.path.join(data_path,'data.xlsx')
#把DataFrame的数据写入excel表
cf.to_excel(data_name)

print("done")

最后执行完成，

使用id做索引，结果长这样：

使用pandas默认索引，结果是酱样子的：

所以，要使用pandas默认索引还是 自己创建索引，看各个的喜欢~~

pandas 读取excel数据

读取excel的数据，也很简单，

咱先把各种情况，列举一下，然后在读取数据

#设置文件名字，没用os.path方法，因为这不是重点
data_name= '../py_class/data/data.xlsx'

#header=2表示从第三行开始(默认0)，跳过前两行，sheet_name表示工作表名称
pepl = pd.read_excel(data_name,header=2,sheet_name="Sheet1")
# pepl = pd.read_excel(data_name,sheet_name="Sheet1")
#打印列名
# print(pepl.columns)

#sort_values 进行排序，by 针对某一行，ascending= False 表示从大到小，inplace = True  直接编辑当前的文档
pepl.sort_values(by = "score", ascending= False, inplace=True)
print(pepl)

#如果读取的excel中无开头标题，可将header=None,手动进行设置
pepl = pd.read_excel(data_name,header=None)
#设置 4个字段，id，name,arg,score
pepl.columns = ['id','name','arg','score']
print(pepl.columns)

#指定id列为索引
pepl = pd.read_excel(data_name,index_col = 'id')
#输出，此时就不会产生索引
print(pepl.head())

#skiprows开头跳过几行，usecols使用哪些列中的数据，dtype设置某一列的类型
pepl = pd.read_excel(data_name,skiprows = 4,usecols = 'E:H',dtype={"id":str,"gender":str,"brithday":str})

下面 我们就是演示一下，看看我们上面写的数据，输入情况如何

# -*- coding:utf-8 -*-
"""
@ auth : carl_DJ
@ time : 2020-8-13
"""

import pandas as pd

#设置文件名字
data_name= '../py_class/data/data.xlsx'

#读取data_name文件，sheet页是sheet1
peple = pd.read_excel(data_name,sheet_name="Sheet1")
#print(peple.head())

#sort_values 进行排序，by 针对sorce，ascending= False 表示从大到小，inplace = True  就地编辑
peple.sort_values(by = "score", ascending= False, inplace=True)
#
print(peple)

输出的结果，就酱样：