pandas处理excel表格

最新推荐文章于 2025-09-06 20:47:57 发布
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本文介绍了如何使用pandas库处理Excel表格，包括导入模块、创建DataFrame、设置索引、导出到Excel以及数据查看的基本操作，如shape、columns、head和tail方法，还提醒了在遇到模块未找到错误时如何安装缺失的库。

在使用过程中，如果出现not moudle XX 这种报错，是因为你没有安装相对应的模块，这时候需要安装一下

导包就统一写一下，使用的代码就不写了哈！！
import pandas as pd

DataFrame、set_index、to_excel

df = pd.DataFrame({
   
   'ID':[1,2,3],'Name':['Tim',
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pandas处理Excel数据
kalath_aiur的博客
03-17 599
我们在日常工作中，经常会碰到处理Excel表中数据的情况，例如学校的教师需要统计学生的成绩或者学生信息的管理。如果使用人工的方式进行修改，数据量很大的时候处理起来速度会很慢，还容易出现错行等错误。此时，如果我们使用pandas进行数据的处理，速度会很快且不易出错。 接下来就以一个简单的例子来说明。 需求 学校教师手中有两张学生表，但是只有一张表中有学生的电话信息（图中手机号为随机生成的） 需要将...
pandas操作excel
qq_45488501的博客
12-29 857
通过以上内容，你可以全面掌握Pandas操作Excel的各种方法，无论是简单的数据读取和写入，还是复杂的数据清洗、分析和处理，Pandas都能成为你高效处理Excel数据的得力工具。pivot_table = pd.pivot_table(df, index='列1', values=['列2', '列3'], aggfunc='mean')df = pd.read_excel('data.xlsx', usecols=['列1', '列3'])使用merge()方法按指定列合并两个DataFrame。
【Python自动化】 21.2 Pandas 读取 Excel 时的 dtype 参数完全指南
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09-06 698
dtype提高内存效率避免自动类型推断错误确保数据一致性提升读取性能数据类型使用场景优点注意事项整数数据节省内存确保数据在范围内float32/64小数数据精度控制注意精度损失string文本数据字符串操作优化category有限取值大幅节省内存适合低基数数据bool布尔值内存高效只能True/Falsedatetime64日期时间时间序列操作格式要一致通过合理使用dtype参数，可以显著提高 Pandas 读取 Excel 文件的效率和可靠性。
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pandas处理Excel
permike的专栏
06-20 1405
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Pandas处理excel数据
Duck_1024
03-16 314
Pandas处理excel数据。
Pandas对缺失值的处理-pandas处理excel表格缺失值
01-07
目录 原始数据： 最后输出数据： 处理步骤： 1、读取数据： 2、删除全是空值的列 3、删除全是空值的行 4、将分数列值为NAN（空值）的填充...import pandas as pd studf=pd.read_excel(./mypandasfiles/1.xlsx,skiprows
Pandas处理excel表格教程
xyqqwer的博客
03-29 1914
通过灵活运用pandas提供的函数和属性,你可以轻松地完成数据的导入、清洗、转换、分析等任务。建议多查阅官方文档,多动手实践,不断提升你的数据分析技能。在这篇博客文章中,我们将深入探讨如何使用Python中的pandas库来高效处理Excel表格数据。通过学习使用pandas处理Excel,你将掌握各种数据清洗、转换和分析的技巧,大大提升工作效率。这个例子中,我们只读取了'A','B','E'三列,跳过第一行,最多读取100行数据。这样会返回一个dict,键是工作表名称,值是对应的DataFrame。
pandas 处理 excel 表格
04-23
使用Pandas可以轻松地读取、处理和分析Excel表格。首先，您需要读取Excel文件，可以使用Pandas的read_excel()函数来读取Excel文件，并将其存储为Pandas数据帧。例如，以下代码可以读取名为"filename.xlsx"的Excel...
python使用xlsx和pandas处理Excel表格的操作步骤
ai520wangzha的博客
03-28 2396
到此这篇关于python使用xlsx和pandas处理Excel表格的文章就介绍到这了。50G+学习视频教程100+Python初阶、中阶、高阶电子书籍点击拿去。
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interstellar-ai的博客
06-04 1032
# -*- coding: UTF-8 -*- import pandas as pd import csv d1 = pd.read_excel('834_4_6.xlsx', header=0) with open('sharp2.txt','r') as f: lines = f.readlines() for x,c in enumerate(d1['FundClassID'
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王小工小工历程
11-27 1982
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08-19 4273
Excel工作表是非常本能和用户友好的，这使得它们非常适合操作大型数据集，即使是技术人员也不例外。如果您正在寻找学习使用Python在Excel文件中操作和自动化内容的地方，请不要再找了。你来对地方了。在本文中，您将学习如何使用Pandas来处理Excel电子表格。
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05-18 2564
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