自动化办公Panda的使用

panda 专业来说是，基于Numpy的一个强大的分析结构化数据的工具集，可以快速实现数据清洗功能。而对我来说，panda同时也是一个强大的，自动化办公工具集，同时支持cvs、xlsx等多种格式文件的信息处理。用它处理表格数据是非常高效的！

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提示：本文主要表述的是Python的Panda文档处理方法和使用技巧

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一、安装与环境

1. 通过cmd命令行的方式进行安装

pip install Pandas

2. 安装读取xlsx文件的依赖库

pip install xlrd==1.2.0

如果报这个错误就是就是没有这个依赖库，且值得注意的是，要指定版本，不然最新版本，不支持xlsx文件

ImportError: Missing optional dependency 'xlrd'. Install xlrd >= 1.0.0 for Excel support Use pip or conda to install xlrd.

3. 测试一下代码，没报错就算成功安装了

import pandas as pd
pd.read_excel("你本地的xlsx文件路径")

二、读取和展示数据

导入panda库，导入成功后，就可以通过简化后的pd名称调用，panda库的各种方法了

import pandas as pd

1. 读取不同格式的数据

• 读取csv文件

import pandas as pd
pd.read_csv("file.csv")

• 读取xlsx文件和xls文件

import pandas as pd
pd.read_excel("file.xlsx")

从这两个例子中可以看出，读取支持格式的文件，方法都会以read_.* 开头，所有想读取文件可以先输入read_ 查看提示选项。

2. 只将部分内容载入内存

• 有时候会遇到一种情况，数据文件太大，一次性加载入内存，需要好久，不利我们开发观察，这时我们只想读取文件的前10行，后边数据不载入内存了

pd.read_csv("file.csv", nrows=10) # 只将文件前10行加载入内存

三、Panda内容展示

这里主要介绍的，将内容展示到控制台，以及做一些处理，去除表格内容干扰！

1. 控制台内容展示

• 查看全部数据

import pandas as pd
data=pd.read_csv("file.csv")
print(data)

• 查看前10行数据（这里和上方说的不一样，这里是将文件数据全部载入内容处理后，在读取前10行）