python 处理excel范例
一、读取Excel文件
要读取Excel文件，首先需要安装相应的库。可以使用pip命令安装pandas和openpyxl库。
import pandas as pd
# 读取Excel文件
data = pd.read_excel('data.xlsx')
上述代码使用pandas库的read_excel函数读取名为data.xlsx的Excel文件。读取后的数据会保存在data变量中。可以通过指定sheet_name参数来读取特定的工作表。
二、查看Excel数据
读取Excel文件后，可以使用head()函数查看数据的前几行，以确保数据读取正确。
# 查看前5行数据
python怎么读入excel
print(data.head())
这段代码会输出Excel文件中的前5行数据。可以根据需要修改参数来查看更多或更少的数据。
三、处理Excel数据
使用Python处理Excel数据有很多方法，下面介绍几个常用的操作。
1. 筛选数据
可以使用pandas库中的条件筛选功能来选择符合特定条件的数据。
# 筛选“年龄”大于18岁的数据
filtered_data = data[data['年龄'] > 18]
上述代码会筛选出“年龄”大于18岁的数据，并保存在filtered_data变量中。
2. 添加数据
可以使用pandas库中的DataFrame对象的方法来添加新的数据。
# 添加一列“性别”，并赋值为“男”
data['性别'] = '男'
上述代码会在Excel数据中添加一列“性别”，并将所有行的值设置为“男”。
3. 修改数据
可以使用pandas库中的DataFrame对象的方法来修改特定的数据。
# 将第一行的“年龄”修改为20
data.at[0, '年龄'] = 20
上述代码会将第一行的“年龄”修改为20。
4. 删除数据
可以使用pandas库中的DataFrame对象的方法来删除特定的数据。
# 删除第一行数据
data = data.drop(0)
上述代码会删除Excel数据中的第一行。
四、保存Excel文件
处理完Excel数据后，可以使用to_excel()函数将数据保存到新的Excel文件中。
# 保存数据到新的Excel文件
_excel('new_data.xlsx', index=False)
上述代码会将处理后的数据保存到名为new_data.xlsx的Excel文件中，index=False参数表示不保存行索引。
五、总结
本文介绍了如何使用Python处理Excel文件的基本操作，包括读取Excel文件、查看数据、
筛选数据、添加数据、修改数据、删除数据和保存Excel文件。使用Python处理Excel文件可以更灵活地进行数据处理和分析，提高工作效率。希望本文对您有所帮助。

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