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Windows下Python使用Pandas模块操作Excel文件的教程

时间：2021-04-06 11:18 编辑：来源：阅读：
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摘要：Windows下Python使用Pandas模块操作Excel文件的教程

[b]安装Python环境 [/b]ANACONDA是一个Python的发行版本，包含了400多个Python最常用的库，其中就包括了数据分析中需要经常使用到的Numpy和Pandas等。更重要的是，不论在哪个平台上，都可以一键安装，自动配置好环境，不需要用户任何的额外操作，非常方便。因此，安装Python环境就只需要到ANACONDA网站上下载安装文件，双击安装即可。 ANACONDA官方下载地址：https://www.continuum.io/downloads 安装完成之后，使用windows + r键打开Windows命令行，输入ipython，然后回车：

Python 2.7.11 |Anaconda 2.5.0 (64-bit)| (default, Jan 29 2016, 14:26:21) [MSC v.1500 64 bit (AMD64)]

Type "copyright", "credits" or "license" for more information.

IPython 4.0.3 -- An enhanced Interactive Python.

?     -> Introduction and overview of IPython's features.

%quickref -> Quick reference.

help   -> Python's own help system.

object?  -> Details about 'object', use 'object??' for extra details.

如上所示，如果成功进入了Python环境，则代表安装成功。 [b]使用pandas处理excel [/b]在本文我以log.xls文件为例，来说明如何使用pandas处理excel文件。log.xls文件的内容如下所示： [img]http://files.jb51.net/file_images/article/201605/2016531150143615.jpg?201643115154[/img] 可以看到log.xls中包含了多个的表（sheet），每个表主要包括了member和activity两个属性，相同的member ID的数据相邻的排列在一起，并且最后一行是前面所有的汇总。这里，我们假设需要提取出每个member汇总的信息，即提取每个member连续出现的最后一行的数据。如何实现呢？这里我们就来隆重介绍Pandas,，从https://pypi.python.org/pypi/pandas/0.16.2官方下载，cmd命令行进入下载解压目录，

python setup.py install

安装。（PS：python的大数据模块pandas完全安装完毕后还依赖于 • NumPy: 1.6.1 or higher • python-dateutil 1.5 • pytz 这三个模块也许要安装。可选择依赖有(可以根据需要安装) • SciPy: miscellaneous statistical functions • PyTables: necessary for HDF5-based storage • SQLAlchemy: for SQL database support. Version 0.8.1 or higher recommended. • matplotlib: for plotting • statsmodels – Needed for parts of pandas.stats • openpyxl, xlrd/xlwt – openpyxl version 1.6.1 or higher, but lower than 2.0.0 – Needed for Excel I/O • XlsxWriter – Alternative Excel writer. • boto: necessary for Amazon S3 access. ）导入pandas模块：

import pandas as pd

使用import读入pandas模块，并且为了方便使用其缩写pd指代。读入待处理的excel文件：

df = pd.read_excel('log.xls')

通过使用read_excel函数读入excel文件，后面需要替换成excel文件所在的路径。读入之后变为pandas的DataFrame对象。DataFrame是一个面向列(column-oriented)的二维表结构，且含有列表和行标，对excel文件的操作就转换为对DataFrame操作。另外，如果一个excel含有多个表，如果你只想读入其中一个可以：

df = pd.read_excel('log.xls', sheetname=1)

增加了一个参数sheetname，表示的是第几个表，从0开始计数。我上面设置的是1，也就是第二个表。读入之后，可以先查看表头信息和每一列的数据类型：

df.dtypes

输出如下：

Member     object
Unnamed: 1  float64
Unnamed: 2  float64
Unnamed: 3  float64
Unnamed: 4  float64
Unnamed: 5  float64
家内外活动类型    object
Unnamed: 7   object
activity    object
dtype: object

提取每个member连续出现的最后一行数据：

 new_df = df.drop_duplicates(subset='Member', keep='last')

以上语句的意思是根据Member字段去除掉多余的行，并且保留相同行的最后一行数据。这些就得到了每一个member最后一行的数据了，返回了经过筛选后的DataFrame。接下来需要将处理后的结果，保存为excel文件：

out = pd.ExcelWriter('output.xls')
new_df.to_excel(out)
out.save()

output.xls是你要保存的文件名，可以任取；然后将DataFrame的内容保存到该文件，最后保存该文件到系统的磁盘上。接下来，你就可以在当前目录看到一个新的文件，可以直接使用excel打开查看。 Pandas还提供了很多的API，可以根据具体的任务，查找API文档，找到合适的函数来完成任务。 [b]附：一个完整的示例 [/b]

#coding=utf-8
import pandas as pd

# 读入excel文件中的第2个表
df = pd.read_excel('log.xls', sheetname=1)
# 查看表的数据类型
print df.dtypes
# 查看Member列的数据
print df['Member']

'''
# 新建一列，每一行的值是Member列和activity列相同行值的和
for i in df.index:
  df['activity_2'][i] = df['Member'][i] + df['activity'][i]
'''

# 根据Member字段去除掉多余的行，并且保留相同行的最后一行数据
new_df = df.drop_duplicates(subset='Member', keep='last')
# 导出结果
out = pd.ExcelWriter('output.xls')
new_df.to_excel(out)
out.save()

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