panda获取excel表格数据(pandas获取excel表名)

1. pandas获取excel表名

我要介绍的第一项任务是把某几列相加然后添加一个总和栏。首先我们将excel 数据 导入到pandas数据框架中。import pandas as pdimport numpy as npdf = pd.read_excel("excel-comp-data.xlsx")df.head()

2. pandas怎么读取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

3. pandas获取excel行数

首先是引入pandas和numpy，这是经常配合使用的两个包，pandas依赖于numpy，引入以后我们可以直接使用np/pd来表示这个两个模块

先创建一个时间索引，所谓的索引（index)就是每一行数据的id，可以标识每一行的唯一值

为了快速入门，我们看一下如何创建一个6x4的数据：randn函数用于创建随机数，参数表示行数和列数，dates是上一步创建的索引列

我们还可以使用字典来创建数据框，例如创建一个列名为a的数据框，索引是自动创建的整数

这又是一个字典创建dataframe的例子

假如字典内的数据长度不同，以最长的数据为准，比如b列有4行：

可以使用dtypes来查看各行的数据格式

接着看一下如何查看数据框中的数据，看一下所有的数据

使用head查看前几行数据（默认是前5行），不过你可以指定前几行

查看前三行数据

使用tail查看后5行数据

查看数据框的索引

查看列名用columns

查看数据值，用values

查看描述性统计，用describe

使用type看一下输出的描述性统计是什么样的数据类型——dataframe数据

使用t来转置数据，也就是行列转换

对数据进行排序，用到了sort，参数可以指定根据哪一列数据进行排序

4. pandas获取excel所有工作簿名称

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

5. pandas读取Excel

首先查看电脑中是否安装pandas库，win+R→运行栏输入WindowsPowerShell→cd python安装路径(比如"F:/python"该路径下要有python.exe)→输入python -m pip show pandas回车(或者python -m pip list回车)→查看屏幕提示有无pandas的版本等信息。①如果没有，联网后，在WindowsPowerShell中输入：

cd (比如"F:/python/lib/site-packages"此为安装python第三方库的文件夹路径，具体以用户安装的实际路径为准)回车

输入python -m pip install pandas看屏幕提示，等待将其下载安装完毕。

②如果有，进入python解释器(python.exe)

用import pandas即可调用该库了。比如：

pandas.read_excel("excel文件含后辍.xls所在的路径")；举例：pandas.read_excel("E:/excel/demo.xls")

pandas.read_csv("csv文件含后辍.csv所在的路径")，等等，具体pandas怎么用不再赘述。