Python使用Pandas处理.xlsx文件的详细教程

pip install pandas openpyxl

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件中的第一个工作表
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 显示前五行数据
print(df.head())

# 读取名为 "Sheet2" 的工作表
df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet2')

# 读取多个工作表，返回一个字典
sheets = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name=['Sheet1', 'Sheet2'])

# 获取某个工作表的数据
sheet1_df = sheets['Sheet1']

# 读取所有工作表
sheets = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name=None)

# 获取所有工作表的字典
for sheet_name, data in sheets.items():
    print(f"Sheet name: {sheet_name}")
    print(data.head())

# 读取第1到3列的数据
df = pd.read_excel('data.xlsx', usecols="A:C")

# 只读取前10行数据
df = pd.read_excel('data.xlsx', nrows=10)

# 跳过文件中的前5行
df = pd.read_excel('data.xlsx', skiprows=5)

df.to_excel('output.xlsx', index=False)

with pd.ExcelWriter('multi_sheet_output.xlsx') as writer:
    df1.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False)
    df2.to_excel(writer, sheet_name='Sheet2', index=False)

# 自定义表头
df.to_excel('output.xlsx', header=['Col1', 'Col2', 'Col3'], index=False)

# 不写入表头
df.to_excel('output.xlsx', header=False, index=False)

data = {
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
    'Age': [24, 27, 22, 32],
    'Score': [85, 62, 90, 88]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 筛选出年龄大于25的数据
filtered_df = df[df['Age'] > 25]
print(filtered_df)

# 按年龄进行升序排序
sorted_df = df.sort_values(by='Age', ascending=True)
print(sorted_df)

# 按年龄分组，计算平均分数
grouped = df.groupby('Age')['Score'].mean()
print(grouped)

# 查看缺失值
print(df.isnull().sum())

# 删除包含缺失值的行
df.dropna(inplace=True)

# 用某个值替换缺失值
df.fillna(0, inplace=True)

import pandas as pd

# 读取多个 Excel 文件
df1 = pd.read_excel('file1.xlsx')
df2 = pd.read_excel('file2.xlsx')

# 合并数据
df_combined = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)
print(df_combined)

# 将 'Age' 列作为字符串读取
df = pd.read_excel('data.xlsx', dtype={'Age': str})

df = pd.read_excel('data_with_merged_cells.xlsx', merge_cells=False)

import pandas as pd
from pandas.io.formats.style import Styler

# 创建样式函数
def highlight_max(s):
    is_max = s == s.max()
    return ['background-color: yellow' if v else '' for v in is_max]

# 创建 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 3, 6],
    'C': [7, 8, 5]
})

# 应用样式并保存到 Excel
styled = df.style.apply(highlight_max)
styled.to_excel('styled_output.xlsx', engine='openpyxl', index=False)