Pandas和excel写作

Pandas

pandas强力支持着当前各种领域的数据统计分析工作。

pandas提供两种数据结构：一维数组Series（系列）和二维数组Dataframe（数据帧）

提供的方法：增、查、改、删、合并、重塑、分组、统计分析

提供I/O工具：用于读取文本、excel文件，数据库等不同来源的数据。

pandas以及对excel的操作

1、df = pd.read_excel(in_file, sheet_name='测试集')

读取in_file为excel格式的数据，指定sheet_name名称，数据放到DataFame中。

2、df.iterrows()

for index, row in df.iterrows():

返回：第一次循环，index为0， row为Series，包含df的“列名” 、“第一行的所有数据”

3、query = row['问题']

即可获取第一行，列为'问题'的内容

4、pd.Series({
    '问题': str(index) + '问题',
    '实际答案': str(index) + '实际答案',
})

创建一个Series对象，包换了一系列的键值对。

5、Series数组变成DateFrame对象
results.append(pd.Series({
    '问题': str(index) + '问题',
    '实际答案': str(index) + '实际答案',
}))

df_result = pd.DataFrame(results)

6、按照dataFrames写入到excel中
df_result.to_excel(writer, sheet_name='测试集', index=False, header=True, startrow=0) 
df_result.to_excel(writer, sheet_name='测试集2', index=True, header=True, startrow=0)
# index=False：这个参数指定了不把DataFrame的索引写入到Excel文件中
# header=True：这个参数指定了是否要把DataFrame的列名写入到Excel文件中。如果设置为True，则写入列名