pandas对excel分析(pandas处理excel)

1. pandas处理excel

python利用pandas中的read_csv()读取单个excel文件，因此我们只需要批量生成文件的名称即可，然后循环读取文件名。

使用pandas对excel就行格式设置需要用到一些代码。

可以使用left字符截取函数来实现。 Excel版本参考：2010 假设数据在A列具体步骤及演示：

1、B1输入公式：=LEFT(A1,LEN(A1)-5) 2、下拉公式，完成公式简单解析：

1、left语法：left(单元格，字符个数），从左边截取 2、len语法：len(单元格），返回单元格中字符的长度！

千万级别数据。

而大数据处理中，Python有着重要的地位，是必备技能之一。着主要得益于Python语言天然的优势，和在数据方面的组件的成熟度，Numpy和Pandas在数据方面的强大灵活方便的能力，以及在业界的广泛应用，使得一提到数据处理，数据分析，就会想到Python。

1、打开需要操作的EXCEL表格，点击一个空白单元格，在函数编辑框输入“=”，然后点击选中需要合并内容的第一列第一个单元格。

2、在输入框继续输入合并函数符号“&”，然后在需要合并内容的第二列中，点击第一列所对应的单元格。

3、完成公式“=A1&B1”的输入，点击键盘“Enter”键即可，下方单元格可通过下拉填充函数。

Python是进行数据分析的一种出色语言，主要是因为以数据为中心的python软件包具有奇妙的生态系统。 Pandas是其中的一种，使导入和分析数据更加容易。

Pandas MultiIndex.sortlevel()函数在请求的级别对MultiIndex进行排序。结果将遵守该级别上关联因子的原始排序。

用法： MultiIndex.sortlevel(level=0, ascending=True, sort_remaining=True)

查看文件编码格式，编码格式不对应的话，结果可能会乱码。

还有就是代码本身问题，取错了表或行列，这个需要自己检查代码，多调试了

1、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。

2、然后在excel表格sheet2，插入另一个表格数据。

3、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。

4、保存代码并运行python文件，结果出现了报错，缺少xlrd包。

5、点击File菜单，选择Settings，找到项目对应的Project Interpreter，安装xlrd。

6、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。

pandas 读excel，日期变成了数字，pandas方法解决

excel中的数据是：

pandas读取出来是：

import pandas as pd data = pd.read_excel('文件路径') data['发货日期'] = data['发货日期'].fillna(method='ffill') # 因为有合并单元格， data 12341234

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