读写excel文件 1、读取Excel数据               pandas中通过read_excel()函数读取以 'xls' 或 ’xlsx’ 后缀的excel文件，使用方法和各参数详解如下：

pandas.read_excel(io, sheet_name=0, header=0, index_col=None, names=None,dtype=None)

 

举个例子：pandas_data.xlsx文件Sheet2中的数据如下：

• 指定第一行数据为列名(也是默认情况)

df = pd.read_excel('pandas_data.xlsx',sheet_name='Sheet2', names=['班级','班主任','学生人数'])print(df)

输出：

   班级 班主任  学生人数0   1  小红    401   2  小王    432   3  小明    453   4  小张    474   5  小李    505   6  小刘    436   7  小周    427   8  小陈    41

• 指定班级列(第一列)为索引列

df = pd.read_excel('pandas_data.xlsx',sheet_name=1, names=['班级','班主任','学生人数'], index_col=0)print(df)

输出：

班级 班主任  学生人数        1   小红    402   小王    433   小明    454   小张    475   小李    506   小刘    437   小周    428   小陈    41

2、写数据至Excel      Pandas通过to_excel()函数写入数据到excel文件，使用方法和各参数详解如下：

DataFrame.to_excel(excel_writer=None, sheet_name=None, na_rep='',float_format=None, header=True, index=True, index_label=None, startrow=0, startcol=0, engine=None, merge_cells=True, encoding=None, inf_rep='inf', verbose=True, freeze_panes=None)

• 将自定义的数据写入指定的sheet页，显示索引

info = pd.DataFrame({     'id': [1, 2, 3, 4, 5, 6],      'course': ['英语', '数学', '化学', '物理', '政治', '地理'],      'avg_score': [80, 90, 85, 91, 99,79],     'teacher': ['小红', '小王', '小明', '小张', '小李', '小刘']})info.to_excel('pandas_data.xlsx',sheet_name='成绩')

• 将自定义数据写入指定的sheet页，显示索引列为id列

info = pd.DataFrame({     'id': [1, 2, 3, 4, 5, 6],      'course': ['英语', '数学', '化学', '物理', '政治', '地理'],      'avg_score': [80, 90, 85, 91, 99,79],     'teacher': ['小红', '小王', '小明', '小张', '小李', '小刘']})info.to_excel('pandas_data.xlsx',sheet_name='成绩',index_label='id')

• 读取excel中的数据，写入指定文档的sheet页中，缺失值以"None"填充，不显示索引

info=pd.read_excel('demo.xlsx')info.to_excel('demo_1.xlsx',sheet_name='班级信息',na_rep='None',index=False)

               demo.xlsx数据                                             demo_1.xlsx数据：

         

读写csv文件

1、读取csv文件数据

文件：

csv_data = pd.read_csv('./1111.csv',sep='，')print(csv_data)

                      一级,二级,三级0  侵犯公民人身权利、民主权利罪,UNK,拐卖妇女、儿童罪1       侵犯公民人身权利、民主权利罪,UNK,重婚罪2                侵犯财产罪,UNK,抢劫罪3                侵犯财产罪,UNK,盗窃罪4                侵犯财产罪,UNK,诈骗罪

2、skiprows跳过显示某些行

• skiprows为整数(表头算下标1)

csv_data = pd.read_csv('./1111.csv',sep='，',skiprows=1) # 不显示第一行print(csv_data)

  侵犯公民人身权利、民主权利罪,UNK,拐卖妇女、儿童罪0      侵犯公民人身权利、民主权利罪,UNK,重婚罪1               侵犯财产罪,UNK,抢劫罪2               侵犯财产罪,UNK,盗窃罪3               侵犯财产罪,UNK,诈骗罪

• skiprows为列表(表头算下标0)

csv_data = pd.read_csv('./1111.csv',sep='，',skiprows=[1,2]) # 不显示第1、2行数据print(csv_data)

        一级,二级,三级0  侵犯财产罪,UNK,抢劫罪1  侵犯财产罪,UNK,盗窃罪2  侵犯财产罪,UNK,诈骗罪

• skiprows为lambda表达式(不算默认的表头行)

# 显示偶数行csv_data = pd.read_csv('./1111.csv',sep='，',skiprows=lambda x:x%2 == 0)print(csv_data)

  侵犯公民人身权利、民主权利罪,UNK,拐卖妇女、儿童罪0               侵犯财产罪,UNK,抢劫罪1               侵犯财产罪,UNK,诈骗罪

3、skiprows与header的关系

     先跳过skiprows行，再根据剩下的行确定表头行

csv_data = pd.read_csv('./1111.csv',sep='，',skiprows=1,header=1)print(csv_data)

  侵犯公民人身权利、民主权利罪,UNK,重婚罪0          侵犯财产罪,UNK,抢劫罪1          侵犯财产罪,UNK,盗窃罪2          侵犯财产罪,UNK,诈骗罪

3、无效值处理na_values

csv_data = pd.read_csv('./1111.csv',sep='，',na_values=['侵犯财产罪,UNK,诈骗罪'])print(csv_data)

                      一级,二级,三级0  侵犯公民人身权利、民主权利罪,UNK,拐卖妇女、儿童罪1       侵犯公民人身权利、民主权利罪,UNK,重婚罪2                侵犯财产罪,UNK,抢劫罪3                侵犯财产罪,UNK,盗窃罪4                          NaN

4、读取前n行数据nrows

csv_data = pd.read_csv('./1111.csv',sep='，',nrows=2)print(csv_data)  

                 一级,二级,三级0  侵犯公民人身权利、民主权利罪,UNK,拐卖妇女、儿童罪1       侵犯公民人身权利、民主权利罪,UNK,重婚罪

5、分块读取数据chunksize

csv_data = pd.read_csv('./1111.csv',sep='，',chunksize=2) # 将返回一个TextFileReader 对象迭代器for v in csv_data:    print(v)

6、写数据到csv文件

csv_data = pd.read_csv('./Book1.csv',sep=',',engine='python', encoding='gbk')print(csv_data)csv_data['其他']='暂无分类'print(csv_data)csv_data.to_csv('./2222.csv', sep=',', index=False，na_rep= 'NA',columns=['其他','日期','天气','地点'],encoding='gbk')

注意：读取含有中文的csv文件时，需要加上 engine=‘python’和encoding信息，一般是utf-8或者gbk，都可以试一试

         日期  天气  地点0  20200912   晴  南京1  20200812  多云  上海2  20200908   雨  深圳3  20200512   阴  山西4  20200602  多云  山东5  20200415  多云  南通6  20200504   晴  苏州         日期  天气  地点    其他0  20200912   晴  南京  暂无分类1  20200812  多云  上海  暂无分类2  20200908   雨  深圳  暂无分类3  20200512   阴  山西  暂无分类4  20200602  多云  山东  暂无分类5  20200415  多云  南通  暂无分类6  20200504   晴  苏州  暂无分类