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本篇文章给大家带来的内容是关于Python中Pandas读取修改excel操作攻略（代码示例），有一定的参考价值，有需要的朋友可以参考一下，希望对你有所帮助。环境:python 3.6.8
以某米赛尔号举个例子吧:
1 2 3 4 5 | >>> pd.read_excel('1.xlsx', sheet_name='Sheet2')
名字 等级 属性1 属性2 天赋
0 四九幻曦 100 自然 None 21
1 圣甲狂战 100 战斗 None 0
2 时空界皇 100 光 次元 27
|
我们在这里使用了pd.read_excel()函数来读取excel，来看一下read_excel()这个方法的API，这里只截选一部分经常使用的参数:
1 | pd.read_excel(io, sheet_name=0, header=0, names=None, index_col=None, usecols=None)
|
io:很明显, 是excel文件的路径+名字字符串
(有中文的话python2的老铁需要使用decode()来解码成unicode字符串)
例如:
1 | >>> pd.read_excel('例子'.decode('utf-8))
|
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']可以根据sheet的名字字符串或索引来值指定所要选取的sheet
1 2 3 4 | >>> # 如:
>>> pd.read_excel('1.xlsx', sheet_name=0)
>>> pd.read_excel('1.xlsx', sheet_name='Sheet1')
>>> # 返回的是相同的 DataFrame
|
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, 也可以通过名字或索引值
1 2 3 4 | >>> # 如:
>>> pd.read_excel('1.xlsx', sheet_name=1, usecols=['等级', '属性1'])
>>> pd.read_excel('1.xlsx', sheet_name=1, usecols=[1,2])
>>> # 返回的是相同的 DataFrame
|
直到某一天泰格尔升了一级, 可以这样改一下, 当然用.iloc或.loc对象都可以
1 2 3 4 5 6 | >>> # 读取文件
>>> data = pd.read_excel("1.xlsx", sheet_name="Sheet1")
>>> # 找到 等级 这一列，再在这一列中进行比较
>>> data['等级'][data['名字'] == '泰格尔'] += 1
>>> print(data)
|
LOOK！他升级了！！
1 2 3 4 5 | >>> data
名字 等级 属性1 属性2 天赋
0 艾欧里娅 100 自然 冰 29
1 泰格尔 81 电 战斗 16
2 布鲁克克 100 水 None 28
|
现在我们将它保存
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