最近助教改作业导出的处理常用成绩表格跟老师给的名单顺序不一致，脑壳一亮就用pandas写了个脚本自动吧原始导出的格数成绩誊写到老师给的名单中了哈哈哈，这里就记录下用到的处理常用pandas处理excel的常用方式。（注意：只适用于.xlsx类型的格数文件）
目录
1、读取xlsx表格：pd.read_excel()
2、处理常用获取表格的格数数据大小：shape
3、索引数据的处理常用方法：[ ] / loc[] / iloc[]
4、判断数据为空：np.isnan() / pd.isnull()
5、格数查找符合条件的处理常用数据
6、修改元素值：replace()
7、格数增加数据：[ ]
8、处理常用删除数据：del() / drop()
9、格数保存到excel文件：to_excel()
1、处理常用读取xlsx表格：pd.read_excel()
原始内容如下：
a）读取第n个Sheet（子表，格数在左下方可以查看或增删子表）的处理常用数据
import pandas as pd# 每次都需要修改的路径path = "test.xlsx"# sheet_name默认为0，即读取第一个sheet的数据sheet = pd.read_excel(path, sheet_name=0)print(sheet)""" Unnamed: 0 name1 name2 name30 row1 1 2.0 31 row2 4 NaN 62 row3 7 8.0 9"""可以注意到，原始表格左上角没有填入内容，读取的结果是“Unnamed: 0” ，这是由于read_excel函数会默认把表格的第一行为列索引名。另外，对于行索引名来说，默认从第二行开始编号（因为默认第一行是列索引名，所以默认第一行不是数据），如果不特意指定，则自动从0开始编号，如下。
sheet = pd.read_excel(path)# 查看列索引名，返回列表形式print(sheet.columns.values)# 查看行索引名，默认从第二行开始编号，如果不特意指定，则自动从0开始编号，返回列表形式print(sheet.index.values)"""['Unnamed: 0' 'name1' 'name2' 'name3'][0 1 2]"""b）列索引名还可以自定义，如下：
sheet = pd.read_excel(path, names=['col1', 'col2', 'col3', 'col4'])print(sheet)# 查看列索引名，返回列表形式print(sheet.columns.values)""" col1 col2 col3 col40 row1 1 2.0 31 row2 4 NaN 62 row3 7 8.0 9['col1' 'col2' 'col3' 'col4']"""c）也可以指定第n列为行索引名，如下：
# 指定第一列为行索引sheet = pd.read_excel(path, index_col=0)print(sheet)""" name1 name2 name3row1 1 2.0 3row2 4 NaN 6row3 7 8.0 9"""d）读取时跳过第n行的数据
# 跳过第2行的数据（第一行索引为0）sheet = pd.read_excel(path, skiprows=[1])print(sheet)""" Unnamed: 0 name1 name2 name30 row2 4 NaN 61 row3 7 8.0 9"""2、获取表格的数据大小：shape
path = "test.xlsx"# 指定第一列为行索引sheet = pd.read_excel(path, index_col=0)print(sheet)print('==========================')print('shape of sheet:', sheet.shape)""" name1 name2 name3row1 1 2.0 3row2 4 NaN 6row3 7 8.0 9==========================shape of sheet: (3, 3)"""3、索引数据的方法：[ ] / loc[] / iloc[]
1、直接加方括号索引
可以使用方括号加列名的方式 [col_name] 来提取某列的数据，然后再用方括号加索引数字 [index] 来索引这列的具体位置的值。这里索引名为name1的列，然后打印位于该列第1行（索引是1）位置的数据：4，如下：
sheet = pd.read_excel(path)# 读取列名为 name1 的列数据col = sheet['name1']print(col)# 打印该列第二个数据print(col[1]) # 4"""0 11 42 7Name: name1, dtype: int644"""2、iloc方法，按整数编号索引
使用 sheet.iloc[ ]索引，方括号内为行列的整数位置编号（除去作为行索引的那一列和作为列索引的哪一行后，从 0 开始编号）。
a）sheet.iloc[1, 2] ：提取第2行第3列数据。第一个是行索引，第二个是列索引
b）sheet.iloc[0: 2] ：提取前两行数据
c）sheet.iloc[0:2, 0:2] ：通过分片的方式提取 前两行的 前两列数据
# 指定第一列数据为行索引sheet = pd.read_excel(path, index_col=0)# 读取第2行（row2）的第3列（6）数据# 第一个是行索引，第二个是列索引data = sheet.iloc[1, 2]print(data) # 6print('================================')# 通过分片的方式提取 前两行 数据data_slice = sheet.iloc[0:2]print(data_slice)print('================================')# 通过分片的方式提取 前两行 的 前两列 数据data_slice = sheet.iloc[0:2, 0:2]print(data_slice)"""6================================ name1 name2 name3row1 1 2.0 3row2 4 NaN 6================================ name1 name2row1 1 2.0row2 4 NaN"""3、loc方法，按行列名称索引
使用 sheet.loc[ ]索引，方括号内为行列的名称字符串。具体使用方式同 iloc ，只是把 iloc 的整数索引替换成了行列的名称索引。这种索引方式用起来更直观。
注意：iloc[1: 2]是不包含2的，但是 loc['row1': 'row2']是包含 'row2' 的。
# 指定第一列数据为行索引sheet = pd.read_excel(path, index_col=0)# 读取第2行（row2）的第3列（6）数据# 第一个是行索引，第二个是列索引data = sheet.loc['row2', 'name3']print(data) # 1print('================================')# 通过分片的方式提取 前两行 数据data_slice = sheet.loc['row1': 'row2']print(data_slice)print('================================')# 通过分片的方式提取 前两行 的 前两列 数据data_slice1 = sheet.loc['row1': 'row2', 'name1': 'name2']print(data_slice1)"""6================================ name1 name2 name3row1 1 2.0 3row2 4 NaN 6================================ name1 name2row1 1 2.0row2 4 NaN"""4、判断数据为空：np.isnan()/ pd.isnull()
1、使用 numpy 库的 isnan()或pandas 库的 isnull() 方法判断是否等于 nan 。
sheet = pd.read_excel(path)# 读取列名为 name1 的列数据col = sheet['name2']print(np.isnan(col[1])) # Trueprint(pd.isnull(col[1])) # True"""TrueTrue"""2、使用 str() 转为字符串，判断是否等于 'nan' 。
sheet = pd.read_excel(path)# 读取列名为 name1 的列数据col = sheet['name2']print(col)# 打印该列第二个数据if str(col[1]) == 'nan': print('col[1] is nan')"""0 2.01 NaN2 8.0Name: name2, dtype: float64col[1] is nan"""5、查找符合条件的数据
下面的代码意会一下吧
# 提取name1 == 1 的行mask = (sheet['name1'] == 1)x = sheet.loc[mask]print(x)""" name1 name2 name3row1 1 2.0 3"""6、修改元素值：replace()
sheet['name2'].replace(2, 100, inplace=True) ：把 name2 列的元素 2 改为元素 100，原位操作。
sheet['name2'].replace(2, 100, inplace=True)print(sheet)""" name1 name2 name3row1 1 100.0 3row2 4 NaN 6row3 7 8.0 9"""sheet['name2'].replace(np.nan, 100, inplace=True) ：把 name2 列的空元素（nan）改为元素 100，原位操作。
import numpy as np sheet['name2'].replace(np.nan, 100, inplace=True)print(sheet)print(type(sheet.loc['row2', 'name2']))""" name1 name2 name3row1 1 2.0 3row2 4 100.0 6row3 7 8.0 9"""7、增加数据：[ ]
增加列，直接使用中括号 [ 要添加的名字 ] 添加。
sheet['name_add'] = [55, 66, 77]：添加名为 name_add 的列，值为[55, 66, 77]
path = "test.xlsx"# 指定第一列为行索引sheet = pd.read_excel(path, index_col=0)print(sheet)print('====================================')# 添加名为 name_add 的列，值为[55, 66, 77]sheet['name_add'] = [55, 66, 77]print(sheet)""" name1 name2 name3row1 1 2.0 3row2 4 NaN 6row3 7 8.0 9==================================== name1 name2 name3 name_addrow1 1 2.0 3 55row2 4 NaN 6 66row3 7 8.0 9 77"""8、删除数据：del() / drop()
a）del(sheet['name3'])：使用 del 方法删除
sheet = pd.read_excel(path, index_col=0)# 使用 del 方法删除 'name3' 的列del(sheet['name3'])print(sheet)""" name1 name2row1 1 2.0row2 4 NaNrow3 7 8.0"""b）sheet.drop('row1', axis=0)
使用 drop 方法删除 row1 行，删除列的话对应的 axis=1。
当 inplace 参数为 True 时，不会返回参数，直接在原数据上删除
当 inplace 参数为 False （默认）时不会修改原数据，而是返回修改后的数据
sheet.drop('row1', axis=0, inplace=True)print(sheet)""" name1 name2 name3row2 4 NaN 6row3 7 8.0 9"""c）sheet.drop(labels=['name1', 'name2'], axis=1)
使用 label=[ ] 参数可以删除多行或多列
# 删除多列，默认 inplace 参数位 False，即会返回结果print(sheet.drop(labels=['name1', 'name2'], axis=1))""" name3row1 3row2 6row3 9"""9、保存到excel文件：to_excel()
1、把 pandas 格式的数据另存为 .xlsx 文件
names = ['a', 'b', 'c']scores = [99, 100, 99]result_excel = pd.DataFrame()result_excel["姓名"] = namesresult_excel["评分"] = scores# 写入excelresult_excel.to_excel('test3.xlsx')
2、把改好的 excel 文件另存为 .xlsx 文件。
比如修改原表格中的 nan 为 100 后，保存文件：
import numpy as np # 指定第一列为行索引sheet = pd.read_excel(path, index_col=0)sheet['name2'].replace(np.nan, 100, inplace=True)sheet.to_excel('test2.xlsx')打开 test2.xlsx 结果如下：
