Python 操作Excel操作总结,包括Series和Data Frame的互转、使用pandas读取Excel表格、python读取多个数据表、python合并多个工作表以及写入Excel文件

pandas是一款基于NumPy的数据分析工具。它提供了大量的能使我们快捷处理数据的方法。

数据科学线性代数公式汇总

随笔记录所的所学，此博客为我记录文章所用，发布到此，仅供网友阅读参考。作者:北山啦

在pandas中，读取Excel非常简单，它只有一个方法：readExcel()，但是的参数非常多

主要常用的参数，我们先对其进行了解：

我们先来看一下取回的数据的数据类型是什么。

可以看到，它就是我们前面提到的DataFrame数据。，直接通过它的列名称来获取即可，比如，要获得所有的工资信息，可以如下：

可以看到它的所有的数据都列出来了，并且这一列数据的数据类型是int64，即64位整型。 得到这一列数据后，我们可以对它进行处理。

或者将它转换成列表后再处理：

计算大家的平均工资：

我们也可以对求和的方法，使用lambda表达式（匿名函数）结合reduce()函数进行。reduce()函数会对列表、元组等可遍历的元素依次进行运算：将第一个元素和第二个元素进行运算，并将结果和第三个元素进行运算，直到最后一个元素。

我们可以使用read_excel中的usecols参数，通过它指定我们需要读取数据的列，它接收字符串或者整数列表格式的数据，列表中列出我们想要取出数据的列的名称或者索引。

或者：

如果想在读取数据的时候，将原来的列的名字改成其他名字，则可以使用names参数指定为其他列名：

需要注意的是，此时，我们如果要对这个DataFrame进行操作，就需要使用新的列名了。 如果我们想在取出工资数据的时候，以“￥12,345”的格式显示，则可以在获取数据的时候，就指定转换函数：

上面通过converters指定了“工资”列，使用formatsalary函数来处理，所以取出来的数据就已经处理过的了。当然，我们也可以取出来后在对其进行格式化。 其他的参数，大家可以自己进行试验。下面我们再来看一下，假设我要取出所有大于等于8000的工资，该如何进行处理呢？我们可以使用按照条件来获取DataFrame的行数据：

如果想取得工资大于等于8000小于等于10000的数据：