pandas是python的乙個資料分析包，納入了大量庫和一些標準的資料模型，提供了高效地程式設計客棧操作大型資料集所需的工具。
pandas提供了大量能使我們快速便捷地處理資料的函式和方法。
pandas官方程式設計客棧文件：
pandas中文文件：
一、安裝包
pandas處理excel需要xlrd、openpyxl依賴包
pip3 install pandas
pip3 install xlrd
pip3 install openpyxl
二、建立excel，寫入資料
import pandas as pd
from pandas import dataframe
#寫dic1 =
df = pd.dataframe(dic1)
www.cppcns.comdf.to_excel('1.xlsx', index=false)
read_excel方法說明
pd.read_excel(io, sheet_name=0, header=0, names=none, index_col=none,
usecols=none, squeeze=false,dtype=none, engine=none,
converters=none, true_values=none, false_values=none,
skiprows=none, nrows=none, na_values=none, parse_dates=false,
date_parser=none, thousands=none, comment=none, skipfooter=0,
convert_float=true, **kwds)
三、讀取excel
import pandas as pd
from pandas import dataframe
#讀data = pd.rwww.cppcns.comead_excel('1.xlsx')
#檢視所有的值
print(data.values)
#檢視第一行的值
print(data.values[0])
#檢視某一列所有的值
print(data['標題列1'].values)
#新增列
data['標題列3'] = none
#新增行
data.loc[3] = ['王五', 100, '男']
#刪除行：axis=0
data = data.drop([0,1], axis=0)
#刪除列：axis=1
data.drop('標題列3', axis=1)
#儲存dataframe(data).to_excel('1.xlsx', sheet_name='sheet1', index=false, header=true)
本文標題: python使用pandas讀寫excel例項解析
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pandas迭代讀mysql Pandas迭代
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