概述
本教程操作环境:windows7系统、python3.9版,DELL G3电脑。
python在excel中的应用:
一、pandas操作Excel的行列
1、读取指定的单行,数据会存在列表里面
#1:读取指定行
df=pd.read_excel('lemon.xlsx')#这个会直接默认读取到这个Excel的第一个表单
data=df.ix[0].values#0表示第一行 这里读取数据并不包含表头,要注意哦!
print("读取指定行的数据:n{0}".format(data))
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得到的结果如下所示:
2、读取指定的多行,数据会存在嵌套的列表里面:
df=pd.read_excel('lemon.xlsx')
data=df.ix[[1,2]].values#读取指定多行的话,就要在ix[]里面嵌套列表指定行数
print("读取指定行的数据:n{0}".format(data))
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3、读取指定的行列:
df=pd.read_excel('lemon.xlsx')
data=df.ix[1,2]#读取第一行第二列的值,这里不需要嵌套列表
print("读取指定行的数据:n{0}".format(data))
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4、读取指定的多行多列值:
df=pd.read_excel('lemon.xlsx')
data=df.ix[[1,2],['title','data']].values#读取第一行第二行的title以及data列的值,这里需要嵌套列表
print("读取指定行的数据:n{0}".format(data))
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5、获取所有行的指定列
df=pd.read_excel('lemon.xlsx')
data=df.ix[:,['title','data']].values#读所有行的title以及data列的值,这里需要嵌套列表
print("读取指定行的数据:n{0}".format(data))
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6、获取行号并打印输出
df=pd.read_excel('lemon.xlsx')
print("输出行号列表",df.index.values)
输出结果是:
输出行号列表 [0 1 2 3]
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7、获取列名并打印输出
df=pd.read_excel('lemon.xlsx')
print("输出列标题",df.columns.values)
运行结果如下所示:
输出列标题 ['case_id' 'title' 'data']
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8、获取指定行数的值:
df=pd.read_excel('lemon.xlsx')
print("输出值",df.sample(3).values)#这个方法类似于head()方法以及df.values方法
输出值
[[2 '输入错误的密码' '{"mobilephone":"18688773467","pwd":"12345678"}']
[3 '正常充值' '{"mobilephone":"18688773467","amount":"1000"}']
[1 '正常登录' '{"mobilephone":"18688773467","pwd":"123456"}']]
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9、获取指定列的值:
df=pd.read_excel('lemon.xlsx')
print("输出值n",df['data'].values)
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二:pandas处理Excel数据成为字典
我们有这样的数据,处理成列表嵌套字典,且字典的key为表头名。
实现的代码如下所示:
df=pd.read_excel('lemon.xlsx')
test_data=[]
for i in df.index.values:#获取行号的索引,并对其进行遍历:
#根据i来获取每一行指定的数据 并利用to_dict转成字典
row_data=df.ix[i,['case_id','module','title','http_method','url','data','expected']].to_dict()
test_data.append(row_data)
print("最终获取到的数据是:{0}".format(test_data))
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最后得到的结果是:
[{'title': '正常登录', 'case_id': 1, 'data': '{"mobilephone":"18688773467","pwd":"123456"}'},
{'title': '输入错误的密码', 'case_id': 2, 'data': '{"mobilephone":"18688773467","pwd":"12345678"}'},
{'title': '正常充值', 'case_id': 3, 'data': '{"mobilephone":"18688773467","amount":"1000"}'},
{'title': '充值输入负数', 'case_id': 4, 'data': '{"mobilephone":"18688773467","amount":"-100"}'}]
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最后
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