pgsql如何判断读取的是最后⼀⾏数据_使⽤PythonPandas模
块操作Excel数据
如何⽰例 Excel 数据
我们以Python Pandas数据加载类型表格为例,演⽰Python Pandas Excel操作。
本⽂将使⽤Pandas中 read_excel 函数来读取 Excel ⽂件,并存储成DataFrame格式,本⽂将介绍如何使⽤ iloc 、loc ⽅法获取DataFrame中对应的数据,实现Execl数据的获取。
read_excel的主要参数
io: excel⽂档路径。
sheetname : 读取的excel指定的sheet页,若多个则为列表。
header :设置读取的excel第⼀⾏是否作为列名称。
skiprows:省略指定⾏数的数据。
skip_footer:省略从尾部数的int⾏数据。
index_col:设置读取的excel第⼀列是否作为⾏名称。
names:设置每列的名称,数组形式参数。
usecols:读取指定的列, 也可以通过名字或索引值。
读取Excel⽂件
根据上述参数介绍,我们通过指定表单名和指定列的⽅式来读取⽂件
如下,我们可以看到读取的Excel数据类型为DataFrame类型:
使⽤ iloc 从DataFrame中筛选数据
iloc 语法
data.iloc[, ]
iloc 在Pandas中是⽤来通过数字来选择数据中具体的某些⾏和列。可以设想每⼀⾏都有⼀个对应的下标(0,1,2,...),通过 iloc 我们可以利⽤这些下标去选择对应的⾏数据。同理,对于⾏也⼀样,通过这些下标也可以选择对应的列数据。
需要注意的是0表⽰第⼀⾏,但不包含表头。
选择单⾏或单列
选择数据中的第⼀⾏。
选择数据中的最后⼀⾏。
选择数据中的第⼀列。
选择数据中的最后⼀列。
⾏列混合选择
选择数据中的第 1-3 ⾏的所有列。
选择数据中的前2列的所有⾏。
选择第 0, 2, 4⾏ 和 第 1,3 列。
选择第0 到 第3⾏ 的 第0 到第2列。
使⽤ iloc 仅选择了单独的⼀⾏或⼀列,返回的数据为 Series 类型。若选择了多⾏数据则会返回 DataFrame 类型,若只选择了⼀⾏,但需要要返回 DataFrame 类型,可以传⼊⼀个单值列表,如[1],如下:
使⽤ loc 从DataFrame中筛选数据python怎么读取excel文件数据
data.loc[, ]
ioc ⽤于以下两种场景:
使⽤ 下标 查
使⽤ 条件 查
使⽤ 下标 查
选择数据中的第⼀⾏。
选择数据中的前⼆⾏。
选择第1到3⾏的 READER、WRITER列。
选择第1、2⾏的 DATA DESCRIPTION 到 WRITER列。
需要注意 excel.loc[[1]] 不等价于 excel.iloc[[1]] ,前者是选择索引为1的⾏,⽽后者是选择第1⾏,DataFrame的索引可以是数字或者是字符串。
使⽤逻辑判断选择数据
选择WRITER列等于to_json的 DATA DESCRIPTION列到 WRITER列。

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