【Python实战技能】如何用Pandas_实现数字顺序填充、指定值交替填充、日期顺序填充（按日、月、年）

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Pandas_实现数字顺序填充、指定值交替填充、日期顺序填充（按日、月、年）

excel表的数据情况如下：下面数据区域的左边和上边都是空，这会导致我们读取近pathon里时，结构不是我们要的，需要用到skiprow和usecols来控制我们想要读取的区域

整合：

import pandas as pd

from datetime import date,timedelta

books = pd.read_excel("../004/Books.xlsx",skiprows=3,usecols="C:F",dtype={"ID":str,"InStore":str,"Date":str})

# books.dtypes

# 设置个起始日期

start = date(2019,1,1)

# 设置个月份递增的函数

def add_month(d,md):

y = md // 12

m = d.month + md % 12

if m !=12:

y += m // 12

m = m % 12

return date(d.year + y, m,d.day)

for i in books.index:

books["ID"].at[i]=i+1

books["InStore"].at[i]="YES" if i % 2 ==0 else "ON"

# books["Date"].at[i]=start + timedelta(days=i) # 逐日增加

# books["Date"].at[i]=add_month(start,i) # 逐月增加

books["Date"].at[i]=date(start.year+i,start.month,start.day) # 逐年增加

print(books)

# 设置索引为ID列

books.set_index("ID",inplace=True)

# 将设置好的数据存入名为：out_books的excel表里

books.to_excel("out_books.xlsx")

print("Done!")

结果图：

分解：

import pandas as pd

# skiprows=3 表示跳过上面的3行后再读取

# usecols="C:F" 表示读取excel里C到F的列，如果要跳着选择列可以写成：usecols="C,D,E,F"

books = pd.read_excel("../004/Books.xlsx",skiprows=3,usecols="C:F",dtype={"ID":str,"InStore":str,"Date":str})

print(books.head())

一、为ID列自动填充1-20的数字 ：

# ID列的数据都是NaN，NaN的类型是浮点数，如果不先转换ID列的数据类型，直接给ID填充赋值后的数据也是浮点类型，因此我们需要在导入数据时就把

# 字段的类型先做转换，但是因为NaN的数据不让我们转为int，会报错，我们可以用个小技巧，把NaN的列先转换为str类型，这样一会就可以正常赋值

print("=====>",books["ID"].dtypes) # 这句是为了查看ID的数据类型

# 下面开始给指定列赋值

# 方法1：

for i in books.index:

books["ID"].at[i]=i+1

# 方法2：

for i in range(0,20):

# books["ID"].at[i]=i+1 这是先找出指定的那一列(Series)，再找到要替换的那一行

books.at[i,"ID"]=i+1 # 这是直接在二维表（DataFrame）里指定第几行，第几列要替换

print(books)

print("======>",books.dtypes) # 这句是查看books数据里所有列的数据类型

结果图：

二、给 InStore 列 替换式的填充 YES 和 NO ：

for i in books.index:

books["InStore"].at[i]="YES" if i % 2 ==0 else "NO"

print(books.head())

结果图：

三、 按日期填充数据：

# 先导入datetime库

from datetime import date,timedelta

# 先设置一个起始日期

start = date(2019,1,1)

1、给 Date 列的日期逐日增加填充

# 按日给Date列填充时间

for i in books.index:

books["Date"].at[i]=start+timedelta(days=i) # 用 timedelta(days=i) 实现按日填充

# books["Date"].at[i]=date(start.year,start.month,start.day+i) 也可以这么写来实现逐日填充

print(books)

结果图：

2、给 Date 列的日期按年填充  ：

for i in books.index:

books["Date"].at[i]=date(start.year+i,start.month,start.day)

print(books.head())

结果图：

3、给 Date 列的日期按月份填充，需要设置个函数实现：

# d:传入的起始日期

# md: 要增加多少个月

def add_month(d,md):

y = md //12 # 要增加的月份能换算成多少年

m = d.month + md % 12 # md % 12:要增加的月份除以12后的余数（即剩下多少个月）

if m !=12:

y += m // 12

m = m % 12

return date(d.year+y,m,d.day)

# 用for 循环填充

for i in books.index:

books["Date"].at[i]=add_month(start,i)

print(books)

结果图：