Pyhton 批量筛选Excel的方法 |
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Pyhton 批量筛选Excel的方法——Pandas的使用
摘要说明1、初始化数据(可跳过)2、根据条件筛选数据
摘要
在进行数据处理时,经常需要筛选出满足条件的数据,本文给出一种使用Python筛选Excel表格中数据的简单方法。 说明对一张表几个字段的筛选无法体现Python处理数据的能力,本文所举案例只为示范说明。 1、初始化数据(可跳过)假设有这样一个表,统计单位与会人员的信息,1表示到会,0表示缺席,session-1表示第一次会议,session-2表示第二次会议,以此类推。首先生成一个这样的数据表,在此基础上进行筛选: 假设条件为:18岁以上的男性分别参加这3次会议的数据。 具体方法为: (1)先用pandas读取Excel的办法将数据读入,记为data,同时使用DataFrame函数使之在Python中也呈现为一个二维数组表,记为df; (2)使用类似于语句 df[df['字段名1'] == 条件1]这样的语句进行筛选,同时进行一些简单计算。先上代码: def select_data(path): # 使用pandas读取文件 data = pd.read_excel(path) # 将数据存成规范的二维数组表 df = pd.DataFrame(data) # 取出第一行的字段名 first_row = df[0:0] # 根据自己的需要进行筛选 for row in first_row: if row.startswith('session'): # 设置筛选条件 df1 = df[(df[row] == 1) & (df['gender'] == '男') & (df['age'] |
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