import os
import shutil
if not os.path.exists('C:\\Users'):
shutil.copyfile(path1, path2)
df.iloc[:,0].str.match('[^4]')
df.iloc[:,0].to_frame()
df.iloc[:,[0]]
df_sum = df.sum(axis=1).to_frame()
path = "./test.xlsx"
df = pd.read_excel(path,
sheet_name=0,
header=0,
index_col=None,
usecols=None,
skiprows=None,
nrows=None)
'''
pd.read_excel参数：
path：文件路径/str, bytes, ExcelFile, xlrd.Book, path object, or file-like object
sheet_name：可以是sheet名，也可以第几个sheet。
header：设置列名索引（从0开始）
index_col：设置索引（从0开始）
usecols：选择你需要的列，比如"a:d"(a到d,包括a和d),"a,b"
skiprows:忽略行数，可以用header来做，一般不用
nrows：选择你需要的条数，比如10，就会读取10条数据
返回值：dataframe
它会直接读取数据
'''
df_e = pd.ExcelFile(path)
'''
pd.ExcelFile参数：
path：文件路径
返回值：ExcelFile对象
它会将excel表解析为dataframe对象，若想读取数据，需要调用parse方法
'''
sheet_name = df_e.sheet_names
df_e.parse(sheet_name=0,
header=0,
index_col=None,
usecols=None,
skiprows=None,
nrows=None)
'''
df_e.parse方法是读取ExcelFile对象中某个sheet表的值，其中的参数和read_excel方法中的参数的含义一样。
返回值：dataframe
'''
两种读取excel的方式怎么选？
一般情况下， 确定读取表中的数据，就使用read_excel。
如果一个表中有多个sheet工作薄都要读取，可以使用pd.ExcelFile，还可以返回相对应的sheet名，防止读取数据时sheet名出错。
read_excel也可以返回所有都sheet名，需要将sheet_name设置为None，返回是一个大字典，字典的键就是sheet_name，值为对应的整个sheet的数据。这样有一个缺点，就是不能分别设置不同sheet读取方式，必须读取出来再处理，比较麻烦。
df = pd.DataFrame([[1,2],[3,4]])
df*[0.1, 0.2]
'''
输出：
0 1
0 0.1 0.4
1 0.3 0.8
列表会和dataframe每一行做运算
'''
df.insert(0,'1',2)
'''
在0的位置，插入一列，命名为'1'，值为2
'''
import datetime
import calendar
month_s = datetime.datetime(2021, 1, 1)
num = calendar.monthrange(month_s.year, month_s.month)[1]
month_e = datetime.datetime(month_s.year, month_s.month, num)
df.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False)
'''
参数解释：
subset：列标签或标签序列，可选, 默认使用所有列
keep：选项有{'first'，'last'，False}，默认'first'
- first：保留第一次出现的重复项
- last：删除重复项，除了最后一次出现
- false：删除所有重复项
inplace:是否替换原数据，默认是生成新的对象
'''
Original: https://blog.csdn.net/Java_KW/article/details/122895957
Author: 努力生活的黄先生
Title: python 杂记2
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