Pandas操作excel表格

标签: 无 分类: 未分类 创建时间:2019-04-03 07:26:36 更新时间:2025-01-17 10:39:22

我有一个excel表格,工作簿有50几个,为了将每一个工作簿单独另存为一个xlsx文件,我使用了Pandas操作Excel文件。python V3,Pandas V0.24.2,xlrd V1.2.0。我感觉Pandas像是一个包租婆,什么事情都能干,自己不会干,都指派别人干,像使用ExcelWrite类,“Class for writing DataFrame objects into excel sheets, default is to use xlwt for xls, openpyxl for xlsx.”

1.安装Pandas

pip install Pandas

2.安装xlrd

pip install xlrd

3.读取xlsx文件,并写入

pd.read_excel函数,添加sheet_name=None,返回的是全部的表格是一个OrderedDict对象。

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# -*- coding: utf-8 -*-
import pandas as pd
def pandasReadExcel(path):
excel_path = path
xls = pd.read_excel(excel_path, sheet_name=None)
i=0
for x in xls:
i=i+1
xls[x].to_excel("CheckResultLog/CheckResultLog_"+str(i)+".xlsx",sheet_name="Sheet1",index=False,header=True)

file_2007 = 'CheckResultLog.xlsx'
pandasReadExcel(file_2007)

参考网站:
1.如何用 pandas 读取 csv 和 Excel 数据:https://www.jianshu.com/p/19a40868b418
2.python 创建一个空dataframe 然后添加行数据:https://blog.csdn.net/zn505119020/article/details/77324029
3.python3 pandas读写excel:https://blog.csdn.net/brink_compiling/article/details/76890198
4.官网:https://pandas.pydata.org/
5.使用Pandas进行大型Excel文件处理:https://python.freelycode.com/contribution/detail/38

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每日一省
isNaN 和 Number.isNaN 函数的区别?

1.函数 isNaN 接收参数后,会尝试将这个参数转换为数值,任何不能被转换为数值的的值都会返回 true,因此非数字值传入也会返回 true ,会影响 NaN 的判断。

2.函数 Number.isNaN 会首先判断传入参数是否为数字,如果是数字再继续判断是否为 NaN ,不会进行数据类型的转换,这种方法对于 NaN 的判断更为准确。

每日二省
为什么0.1+0.2 ! == 0.3,如何让其相等?

一个直接的解决方法就是设置一个误差范围,通常称为“机器精度”。对JavaScript来说,这个值通常为2-52,在ES6中,提供了Number.EPSILON属性,而它的值就是2-52,只要判断0.1+0.2-0.3是否小于Number.EPSILON,如果小于,就可以判断为0.1+0.2 ===0.3。

每日三省
== 操作符的强制类型转换规则?

1.首先会判断两者类型是否**相同,**相同的话就比较两者的大小。

2.类型不相同的话,就会进行类型转换。

3.会先判断是否在对比 null 和 undefined,是的话就会返回 true。

4.判断两者类型是否为 string 和 number,是的话就会将字符串转换为 number。

5.判断其中一方是否为 boolean,是的话就会把 boolean 转为 number 再进行判断。

6.判断其中一方是否为 object 且另一方为 string、number 或者 symbol,是的话就会把 object 转为原始类型再进行判断。

每日英语
Happiness is time precipitation, smile is the lonely sad.
幸福是年华的沉淀,微笑是寂寞的悲伤。