1. pandas导出为Excel
答方法如下
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打开电脑,在桌面鼠标右键选择新建excel工作表;接着打开工作表,在sheet1插入一个表格
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然后在excel表格sheet2,插入另一个表格数据
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双击打开pycharm工具,新建python文件,导入pandas包;调用read_excel()方法读取excel文件数据
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保存代码并运行python文件,结果出现了报错,缺少xlrd包
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点击File菜单,选择Settings,找到项目对应的Project Interpreter,安装xlrd
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安装完毕后,再次运行代码,可以查看到控制台打印出excel文件数据
2. pandas 导入excel
要汇总多列同类项目,一些常用的方法包括使用 Excel 等电子表格工具进行数据汇总、使用 SQL 数据库语言进行数据查询以及使用 Python 等编程语言进行数据分析等。
在 Excel 中,可以使用 SUMIF 函数、PivotTable、Consolidate 等功能来汇总数据;
在 SQL 中,可以使用 SELECT、GROUP BY、SUM、COUNT 等语句来进行数据统计和分组;
在 Python 中,可以使用 pandas 库、NumPy 库等工具进行数据清洗和分析。无论采用哪种方法,都应根据数据的具体情况选择最合适的工具和算法,并保证数据的准确性和完整性。
3. pandas数据导出至excel
import xlrddata = xlrd.open_workbook('excelFile.xls')table = data.sheets()[0] #通过索引顺序获取table = data.sheet_by_index(0) #通过索引顺序获取table = data.sheet_by_name(u'Sheet1')#通过名称获取
4. pandas数据保存为excel
pycharm导出运行数据需要导入三方库包。表格数据需要通过pandas库包来进行,具体操作是:文件名.to_excel("新文件名称.xlsx")的形式导出为excel文件,如果文件过大可以用csv,我们只需要将(新文件名称.xlsx").xlsx的后缀改为.csv就可以导出csv。
5. pandas 导出csv
Pandas能很好地处理来自各种不同来源的数据,比如 Excel 表格、CSV 文件、SQL 数据库,甚至还能处理存储在网页上的数据。
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