pandas模块是python用于数据导入及数据整理的模块,对于数据分析、数据挖掘等前期数据处理工作十分有用。
pandas模块有两个主要的数据结构对象:Series和DataFrame。Series对象是序列,类似一维数组,同时带有标签和索引,像python的字典结构。DataFrame对象则相当于一张二维表格,类似二维数组,像数据库中的表。
分析excel数据,主要使用DataFrame对象。
- 读取Excel文件
方法一:默认读取第一个表单(Sheet)
excelFile = r'D:\XS\a.xls' #文件path
df = pandas.DataFrame(pandas.read_excel(excelFile))
方法二:通过指定表单(Sheet)的方式来读取
excelFile = r'D:\XS\a.xls'
df = pandas.DataFrame(pandas.read_excel(excelFile,sheet_name = '淘宝201807')) #多一个sheet_name
- 读取指定的行列
df[col]: 根据列名,并以Series的形式返回列
例如:df1 = df[ [‘宝贝标题’] ]
df[ [col1,col2] ]: 以表格数据形式返回多列
例如:df1 = df[ [ ‘宝贝标题’,’买家实际支付金额’] ]
df.iloc[0,:] :返回第一行(以列形式返回Excel表格第一行数据)
df.iloc[0,0] :返回第一行第一列单元格数据
读取指定的多行,例如10行
df1 = df.ix[[1,10]].value
默认读取前5行
df1 = df.head()
- 数据清理
对excel的数据清理,包括重命名列名、判断空值、删除包含空值的行和列、替换空值等。
df.columns = [‘a’,’b’,’c’]:重命名列名
例如:将”买家会员名””买家实际支付金额”重命名为”会员名””消费金额”,代码如下
df1 = df[['买家会员名','买家实际支付金额']]
df1.columns = ['会员名','消费金额']
pandas.isnull() :检查DataFrame对象中的空值,并返回一个Boolean数组
例如,检查”联系手机”一列是否有空值,代码如下:
df1 = df[['联系手机']]
a = pandas.isnull(df1)
df.dropna():删除所有包含空值的列
例如:print(df.dropna(axis = 0))
df.dropna(axis = 1) :删除所有包含空值的列
例如:print(df1.dropna(axis = 1))
df.fillna(x):用x替换DataFrame对象中所有的空值
例如:将联系手机为空的手机号替换成 18888888888
df['联系手机'] = df['联系手机'].fillna(18888888888)
Original: https://blog.csdn.net/yuan20210926/article/details/120512378
Author: yuan20210926
Title: python自学笔记:使用pandas分析Excel文件数据常用语法1
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