pandas versus Excel 学习笔记3（数据区域的读取，填充整数，文字及填充日期序列）

最新推荐文章于 2024-04-28 20:22:19 发布

原创最新推荐文章于 2024-04-28 20:22:19 发布 · 572 阅读

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本文介绍了如何使用pandas在Excel数据处理中进行非首行首列数据读取、序列填充，包括1-n数字、有规律字符串和日期序列。通过实例展示了如何指定跳过行数、修改数据类型以及填充特定值和日期的方法。

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一、读取不从第一行第一列开始的数据

pd.read_excel('路径',skiprow=3,usecols='C:F')

books=pd.read_excel('路径',skiprows=3，usecols='C:F')#跳过前三行，仅使用C到F列

二、自动填充

查看book['ID']数据类型
print(type(books['ID']))

books['ID'].at[0]=100

books['ID'].at[index] 指定了列和行

（一）填充1-n数字

for i in books.index:
    books['ID'].at[i]=i+1

结果：

当一列本来为空时，自动填充时会填充为浮点数

为了便于填充，需要在填充前修改数据类型，利用read_excel()中的参数

read_excel(....dtype={'ID':str,'InStore':str,'Date':str})

books=pd.read_excel('Books.xlsx',skiprows=3,usecols='C:F',dtype={'ID':str})

（二）填充有规律的字符串

book['Instore'].at[i]='Yes'if i%2==0 else 'No'

for i in books.index:
    books['Instore'].at[i]='Yes'if i%2==0 else 'No'

结果：

（三）填充日期序列

from datetime import date,timedelta

date函数：date(2018,1,1)，date(年，月，日) 用于设定时间格式

1、使用函数timedelta(day=i)

timedelta(day=i)只能对天，分钟，毫秒，小时进行操作

没有month，year

from datetime import date,timedelta
start=date(2018,1,1)
for i in books.index:
    books['Date'].at[i]=start+timedelta(day=i)
#增加一天

2、使用函数date(年，月，日)

增加一年

for i in books.index:
    books['Date'].at[i]=date(start.year+i,start.month,start.day)
#增加一年

结果：

3、增加一个月

计算月增加的小算法！

def add_month(d,md):#第一个参数date，第二个参数加多少个月
    yd=md//12#整除12,结果为整数，yd计算年的增加量
    m=d.month+md%12#计算月，结果可能超过12
    if m!=12:
        yd+=m//12#因为m可能超过12，m//12结果为0或1，如果超过12 m//12为1，再加上一年
        m=m%12#计算月的增加量
    return date(d.year+yd,m,d.day)

月份增加

for i in books.index:
    books['Date'].at[i]=add_month(start,i)

结果：

重新设置索引

books.set_index('ID',inplace=True)

books.set_index('ID',inplace=True)

填充或修改数值的两种方法

1、先获取series，修改值的方法

for i in books.index:
    books['Date'].at[i]=add_month(start,i)

2、定位DataFrame一个位置的方法

for i in books.index:
    books.at[i,'ID']=i+1
    books.at[i,'Instore']='Yes'if i%2==0 else 'No'
    books.at[i,'Date']=add_month(start,i)