使用python+pandas读写xlsx格式中的数据

这篇文章主要介绍了使用python+pandas读写xlsx格式中的数据，文章围绕主题展开详细的内容介绍，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴可以参考一下

使用pandas库来读取xlsx格式中的数据。

excel中数据：

示例代码1：

import pandas as pd # data = pd.read_excel('./data/体检表.xlsx') # data = pd.read_excel('./data/体检表.xlsx', sheet_name='Sheet1') data = pd.read_excel('./data/体检表.xlsx', sheet_name=0) print(data) print("*" * 100) data = pd.read_excel('./data/体检表.xlsx', sheet_name=0, header=0, usecols=[1, 2, 4]) """ sheet_name：返回指定的sheet，如果将sheet_name指定为None，则返回全表，如果需要返回多个表，可以将sheet_name指定为一个列表，例如['sheet1', 'sheet2'] header：指定数据表的表头，默认值为0，即将第一行作为表头。 usecols：读取指定的列，例如想要读取第一列和第二列数据 """ print(data)

运行结果：

示例代码2： 【修改xlsx中的数据】

import pandas as pd from pandas import DataFrame data = pd.read_excel('./data/体检表.xlsx', sheet_name='Sheet1') print(data) # 将性别中的男修改为数字0，女修改为数字1 data['性别'][data['性别'] == '男'] = 0 data['性别'][data['性别'] == '女'] = 1 print(data) """ 注意:这里的data为excel数据的一份拷贝，对data进行修改并不会直接影响到我们原来的excel，必须在修改后保存才能够修改excel。 """ # 下面代码将会新建一个文件，如果存在则会覆盖整个文件，类似于‘w'模式 # DataFrame(data).to_excel('./data/体检表4.xlsx', sheet_name='Sheet1', index=False, header=True) data.to_excel('./data/体检表2.xlsx', sheet_name='Sheet1', index=False, header=True)

运行结果：