尝试过 xlrd、xlwt、openpyxl、xlwings、pandas 来处理 Excel，如果说除了读写 Excel，还要做数据分析，还是 pandas 最好用，大多数情况下，你根本不需要把数据插入数据库...，再用 SQL 去做数据分析。...至于 pandas 怎么用，官方网站有个 10 分钟上手 pandas 的教程[1]，没有体验过的可以去体验下。也可以参考 API 说明[2]。...今天主要分享一段代码，可以让 pandas 导出 Excel 文件的时候自动列宽，自动加上边框，省去了手工调整的麻烦。...writer.save() 最后的话 本文分享了如何在导出 Excel 文件的时候自动列宽，自动加上边框。
> 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害，结果学了很长时间，连数据处理都麻烦得要死。...后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas 前言 Excel 是奇葩不规范数据的重灾区，这主要是因为他有高度的灵活性，今天来看看一个多列堆叠问题。...案例1 公司一次线下促销活动，让运营部的小伙伴用 Excel 简单记录了商品数量，但是他们却把3天的记录分别记录在不同的列上： 你心中期望的数据是这样子的： 现在你要做各种统计数据，3天的数据手工完成当然没问题...现在来看看，在 pandas 中怎么简单转换成规范的2列数据： - 第一句主要是为了最后结果的标题与原数据标题一致而已 - 关键是第二句，这里直接使用 numpy 的 reshape 方法，即可完成需求...用 pandas 不就是为了既可自动化处理，又可以少写点代码吗 总结 - numpy 的 reshape 方法，可以快速把数组转换成指定行数或列数 - 用 -1 可以让 numpy 自动计算行或列的数量
标签：Python与Excel，pandas 删除列也是Excel中的常用操作之一，可以通过功能区或者快捷菜单中的命令或者快捷键来实现。...上一篇文章，我们讲解了Python pandas删除数据框架中行的一些方法，删除列与之类似。然而，这里想介绍一些新方法。取决于实际情况，正确地使用一种方法可能比另一种更好。...准备数据框架 创建用于演示删除列的数据框架，仍然使用前面给出的“用户.xlsx”中的数据。 图1 .drop()方法 与删除行类似，我们也可以使用.drop()删除列。...删除多列：传入要删除的列的名称列表。 如果要覆盖原始数据框架，则要包含参数inplace=True。 图2 del方法 del是Python中的一个关键字，可用于删除对象。...重赋值 当数据框架只有几列时效果最好；或者数据框架有很多列，但我们只保留一些列。 如果我们需要保留许多列，必须键入计划保留的所有列名称，这可能需要大量键入。
问了一个Pandas处理Excel的问题。...问题如下：大佬们pandas导出的EXCEL列宽压缩很小 有自动调整列宽的方式吗 不需要表格样式 只需要调整列宽即可 二、实现过程 上面【黑科技·鼓包】给了一个思路：手动好像有，自动不清楚。...代码如下： import pandas as pd # 创建一个DataFrame data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age'...(writer, sheet_name='Sheet1', index=False) # 输出：output.xlsx 文件中的列宽将自动调整 如果你也有类似这种Python相关的小问题，欢迎随时来交流群学习交流哦...这篇文章主要盘点了一个Pandas处理Excel的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。 最后感谢粉丝【鶏啊鶏。】
文章目录 1.修改单列的数据类型 2.修改指定多列的数据类型 3.创建dataframe时，修改数据类型 4.读取时，修改数据类型 5.自动 1.修改单列的数据类型 import pandas as...pd.read_csv('test.csv') df['column_name'] = df['column_name'].astype(np.str) print(df.dtypes) 2.修改指定多列的数据类型...import pandas as pd df[['c3','c5']] = df[['c3','c5']].apply(pd.to_numeric) print(df.dtypes) 3.创建dataframe...时，修改数据类型 import pandas as pd # method1 df = pd.DataFrame(data, dtype='float') print(df.dtypes) # method2...df = pd.DataFrame(data, dtype=np.float64) print(df.dtypes) 4.读取时，修改数据类型 import pandas as pd df = pd.read_csv
图6 第5步：创建整个引用列表 现在，我们已经建立了Excel的工作模式，选择所有引用单元格（E4:G5),单击并按住填充系列手柄并向下拖动，生成一个列表，该列表超过了15行，以便稍后扩展列表。...图7 第6步：将“Ex”引用转换成真实的公式 选择包含“Ex”的所有单元格，按下Ctrl+H组合键，弹出“查找和替换”对话框。在“查找内容”中输入“Ex”，在“替换为”中输入“=”，如下图8所示。...图8 然后，单击“全部替换”按钮后，关闭该对话框。 结果如下图9所示。...图9 第7步：进一步完善转换数据列表 注意到上图9中转换后的数据列表中有很多数字0，这是为了我们在原始数据后面添加数据时，转换后的数据列表会自动更新。...图11 此时，当你在原始数据中添加新数据时，列表会自动更新，如下图12所示。 图12
标签：python与Excel,pandas 至此，我们已经学习了使用Python pandas来输入/输出（即读取和保存文件）数据，现在，我们转向更深入的部分。...在Excel中，我们可以看到行、列和单元格，可以使用“=”号或在公式中引用这些值。...在Python中，数据存储在计算机内存中（即，用户不能直接看到），幸运的是pandas库提供了获取值、行和列的简单方法。 先准备一个数据框架，这样我们就有一些要处理的东西了。...df.columns 提供列（标题）名称的列表。 df.shape 显示数据框架的维度，在本例中为4行5列。 图3 使用pandas获取列 有几种方法可以在pandas中获取列。...图5 获取多列 方括号表示法使获得多列变得容易。语法类似，但我们将字符串列表传递到方括号中。
本文介绍一句语句解决多列组合删除数据框中重复值的问题。 一、举一个小例子 在Python中有一个包含3列的数据框,希望根据列name1和name2组合(在两行中顺序不一样)消除重复项。...二、基于两列删除数据框中的重复值 1 加载数据 # coding: utf-8 import os #导入设置路径的库 import pandas as pd #导入数据处理的库...import numpy as np #导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 df =...三、把代码推广到多列 解决多列组合删除数据框中重复值的问题，只要把代码中取两列的代码变成多列即可。...numpy as np #导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 name = pd.read_csv
更多 Python 数据处理的干货，敬请关注！！！！ 前言 pandas 在1.0版本发布后，更新频率非常高，今天我们看看关于频率统计的一个新方法。...---- 列频率统计 pandas 以前的版本(1.1以前)中，就已经存在单列的频率统计。...image-20200806092901143 通过参数 normalize 可以转换成占比 但是，以上都是针对单列的统计，很多时候我们希望对多列组合的频率统计。...---- 数据表的多列频率统计 现在，pandas 1.1 版本中已为 DataFrame 追加了同名方法 value_counts，下面来看看怎么使用。...很遗憾，并没有这个参数，应该考虑到组合列的值是不能分段的。
在《Excel实战技巧109：快速整理一列数据拆分成多列》中，我们使用一种巧妙的思路解决了将一列数据拆分成多列的问题。本文介绍使用公式实现的方法。 示例工作簿中的数据如下图1所示。...在单元格E4中输入数组公式： =INDEX(A3:A29,ROWS(E4:E4)+(COUNTA(E3:G3)-1)*(ROWS(E4:E4)-1)+COLUMNS(E3:E3)-1) 向右拖至列G，向下拖至行...10，使数据全部显示。...公式中： A3:A29，是列A中原数据列表。 ROWS(E4:E4)，统计指定区域的行数，区域通过锁定第一个引用并保留第二个引用为相对引用来扩展。...COLUMNS(E3:E3)，统计指定区域的列数。区域通过锁定第一个引用并保留第二个引用为相对引用来扩展。当公式向右拉时，列数将增加（1，然后是 2，3，等等……）。
利用这些数据结构以及广泛的功能，用户可以快速加载、转换、过滤、聚合和可视化数据。 Pandas与其他流行的Python库（如NumPy、Matplotlib和scikit-learn）快速集成。...# 导入Pandas import pandas as pd # 使用Pandas读取文件 # 读取CSV文件 df = pd.read_csv('file.csv') # 读取Excel文件...df.loc[row_labels, column_labels] # 通过整数索引选择特定的行和列 df.iloc[row_indices, column_indices] # 根据条件选择数据框中的行和列...'].value_counts() / 08 / 导出数据 Pandas是一个用于数据操作和分析的强大Python库。...# 以csv格式导出, 不带行索引导出 df.to_csv('filename.csv', index=False) # 以Excel格式导出, 不带行索引导出 data.to_excel('filename.xlsx
学习Excel技术，关注微信公众号： excelperfect 在我的工作表中，同一行是某学生测试项目和课外兴趣班的全部信息，如下图1所示。 ?...图1：在工作表“InputData”列A至列C中存储学生一般信息，列D至列列W存储着学生测试项目信息。测试项目信息分为“测试项目、测试日期、分数、等级”列，共重复5次（即有5个测试项目）。 ?...图2：在工作表“InputData”列X至列AI存储着学生课外兴趣班信息。课外兴趣班信息分为“课外兴趣班、频次、持续时间、效果”列，共重复了3次。...现在，要将工作表“InputData”同一行中的数据转换成多行数据，并存储到工作表“OutputData”中，如下图3所示。 ? 图3：转换成多行数据的结果。...'依次将相应数据存放在数组中 With stu(i) k = 4 '存储前3列数据 .info
将数据导出到Excel文件通常是任何用户阅读和解释一组数据的最优先和最方便的方式。...通过使用Pandas库，可以用Python代码将你的网络搜刮或其他收集的数据导出到Excel文件中，而且步骤非常简单。...第一步：安装pandas和openpyxl 由于你需要导出pandas数据框架，显然你必须已经安装了pandas包。如果没有，请运行下面的pip命令，在你的电脑上安装Pandas python包。...第2步：制作一个DataFrame 在你的python代码/脚本文件中导入Pandas包。 创建一个你希望输出的数据的数据框架，并用行和列的值来初始化数据框架。 Python代码。...提示 你不仅仅局限于控制excel文件的名称，而是将python数据框架导出到Excel文件中，而且在pandas包中还有很多可供定制的功能。
> 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害，结果学了很长时间，连数据处理都麻烦得要死。...> 随着需求复杂度提高，很多时候已经不能用 excel 自带功能实现了，不过 pandas 中许多概念与 excel 不谋而合 案例1 公司的销售系统功能不全，导出数据时只能把各个部门独立一个 Excel...- 加载 Excel 文件数据 - 列标题对齐的情况下，多个数据合并 这次我们需要用到3个包： - pandas 不用多说 - from pathlib import Path ，用于获取文件夹中文件的路径...- openpyxl 用于读取 Excel 文件所有的工作表 我们来看看如何用 pandas 完成需求： - Path('案例1').glob('*.xlsx') ，获得指定文件夹(案例1)中的所有...Excel 文件路径 - pd.read_excel(f) ，加载 Excel 数据 - pd.concat(dfs) ，合并多个数据，pandas 自动进行索引对齐 > 关于 pathlib 的知识点
经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害，结果学了很长时间，连数据处理都麻烦得要死。...> 随着需求复杂度提高，很多时候已经不能用 excel 自带功能实现了，不过 pandas 中许多概念与 excel 不谋而合 案例1 公司的销售系统功能不全，导出数据时只能把各个部门独立一个 Excel...- 加载 Excel 文件数据 - 列标题对齐的情况下，多个数据合并 这次我们需要用到3个包： - pandas 不用多说 - from pathlib import Path ，用于获取文件夹中文件的路径...- openpyxl 用于读取 Excel 文件所有的工作表 我们来看看如何用 pandas 完成需求： - Path('案例1').glob('*.xlsx') ，获得指定文件夹(案例1)中的所有...Excel 文件路径 - pd.read_excel(f) ，加载 Excel 数据 - pd.concat(dfs) ，合并多个数据，pandas 自动进行索引对齐 > 关于 pathlib 的知识点
Pandas是Python数据分析处理的核心第三方库，它使用二维数组形式，类似Excel表格，并封装了很多实用的函数方法，让你可以轻松地对数据集进行各种操作。...读取 写入 read_csv：读取CSV文件 to_csv：导出CSV文件 read_excel：读取Excel文件 to_excel：导出Excel文件 read_json：读取Json文件 to_json...：导出Json文件 read_html：读取网页中HTML表格数据 to_html：导出网页HTML表格 read_clipboard：读取剪切板数据 to_clipboard：导出数据到剪切板 to_latex...dataframe stack: 将数据框的列“堆叠”为一个层次化的Series unstack: 将层次化的Series转换回数据框形式 append: 将一行或多行数据追加到数据框的末尾 分组 聚合...sort_values: 对数据框按照指定列进行排序 rename: 对列或行进行重命名 drop: 删除指定的列或行 数据可视化 pandas.DataFrame.plot.area：绘制堆积图 pandas.DataFrame.plot.bar
小勤：大海，现在有一堆格式化的表单，像这样的： 怎么转成下面这样规范的数据明细啊？不然没法做数据分析呢。 大海：这种填报格式的申请表、登记表等等的要转为规范的数据明细还真是经常有的事。...以前我写过一个可配置的VBA，就是自己定义好哪个单元格的内容转到明细表里的哪一列，比如配置表： 然后运行程序，选择需要的文件统一导入到一个文件中： 小勤：这种可配置的导入程序很好啊！...大海：其实思路差不多，就是先找到源数据表（格式表）需要导入的数据与目标表（规范明细表）的关系，然后把源表的数据放到目标表里。...Step-01：从工作簿获取数据到PQ Step-02：为避免数据类型转换错误，删掉PQ自动添加的“更改的类型”步骤 结果如下： 显然，其中有很多合并单元格的内容被识别成了null，...（列表嵌套），具体语法如下： #table({标题}, {{第1行数据}, {第2行数据}, …}) 再简化一点儿用具体数据举个小栗子： #table( {"姓名","年龄"},
这两种格式的文件都可以用Python的Pandas模块的read_excel方法导入。read_excel方法返回的结果是DataFrame, DataFrame的一列对应着Excel的一列。...在Python中，导入CSV格式数据通过调用pandas模块的read_csv方法实现。read_csv方法的参数非常多,这里只对常用的参数进行介绍。...2.2 xlsx格式数据输出 【例】对于上一小节中的问题,如销售文件格式为sales.xlsx文件,这种情况下该如何处理？...关键技术: DataFrame对象的to_excel方法 与上例相似,该例首先利用Pandas库的read_excel方法读入sales.xlsx文件,然后使用to_excel方法导出新文件。...如果文件数据使用多索引，则需使用序列。 encoding：指定Excel文件的编码方式，默认值为None。
Excel数据的读取 Pandas支持读取csv、excel、json、html、数据库等各种形式的数据，非常强大。...这里我一共提供了5种需要掌握的数据获取方式，分别是 “访问一列或多列” ，“访问一行或多行” ，“访问单元格中某个值” ，“访问多行多列” 。...Excel数据写出 当我们将某个Excel文件中的表，进行读取、数据整理等一系列操作后，就需要将处理好的数据，导出到本地。...其实Pandas库中可以导出的数据格式有很多种，我们同样以导出xlsx文件为例，进行讲述。...在Pandas库中，将数据导出为xlsx格式，使用的是DataFrame对象的to_excle()方法，其中这里面有4个常用的参数，详情如下。
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