pandas如何读取Excel并输出-成都快上网建站

pandas如何读取Excel并输出

小编给大家分享一下pandas如何读取Excel并输出,希望大家阅读完这篇文章之后都有所收获,下面让我们一起去探讨吧!

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导入模块

首先要导入库函数,numpy库和 pandas

In[2]: import numpy as np
In[3]: import pandas as pd
   

读取Excel表数据

读取D盘下面的体检结果.xlsx文件,读取后就转换成DataFrame结构数据了

原始Excel表截图如下图:

pandas如何读取Excel并输出

读取后显示结果如下,与原表一致:

In[4]: df = pd.read_excel('D:\体检结果.xlsx', '体检结果')
In[5]: df
Out[5]: 
         准考证号   姓名    报考职位代码  招考人数  笔试总成绩  ...  排名  体能测评结果  是否进入体检  体检结果  备注
0  1010401204   汪梅  34009019   4.0  130.7  ...   1     NaN      是     合格 NaN
1  1010208410  李雯青  34009019   NaN  130.3  ...   2     NaN      是    不合格 NaN
2  1010901103  安军霞  34015031   NaN  112.4  ...   3     NaN      是    不合格 NaN
3  1010306812  张茗硕  34015032   1.0  118.9  ...   1     NaN      是     合格 NaN
4  1011101721   郭辉  34064121   1.0  111.9  ...   1     NaN      是    不合格 NaN
5  1010400127   张明  34065123   NaN  114.1  ...   2     NaN      是    不合格 NaN
6  1011201102  温宏伟  34070128   1.0  131.3  ...   1     NaN      是    不合格 NaN
7  1010202115   杨方  34113189   1.0  106.8  ...   1     NaN      是    不合格 NaN
8  1010902125  李元蓓  34131228   1.0  108.1  ...   1     NaN      是    不合格 NaN
9  1010304807  赵继纲  34124213   NaN  104.8  ...   2     NaN      是     合格 NaN

[10 rows x 12 columns]
   

支持DataFrame数据转换,并输出Excel

  • 数据转置,然后输出到D盘的体检结果1.xlsx文件,工作表名称为转置
  • 其中     df.T为转置,to_excel为输     出数据为excel文件。    
In[6]: df = df.T
In[7]: df.to_excel('D:\体检结果1.xlsx', sheet_name='转置')
 

转置后Excel表截图如下:

pandas如何读取Excel并输出

  • 数据排序,然后输出到D盘的体检结果1.xlsx文件,工作表名称为按列排序;

sort_index按照标签排序,其中axis为0代表按行标签排序,1代表按列标签排序;ascending:True代表升序,False代表降序;

下面程序为按列标签降序排序:

In[8]: df = df.sort_index(axis=1, ascending=False)
In[9]: df.to_excel('D:\体检结果1.xlsx', sheet_name='按列排序')
 

排序后Excel表截图如下

pandas如何读取Excel并输出

  • 数据排序,然后输出到D盘的体检结果1.xlsx文件,工作表名为笔试总成绩升序

sort_values按照指定列名排序

下面程序为按笔试成绩升序排列:

In[10]: df = df.sort_values(by='笔试总成绩')
In[11]: df.to_excel('D:\体检结果1.xlsx', sheet_name='笔试总成绩升序')
 

排序后Excel表截图如下

pandas如何读取Excel并输出

看完了这篇文章,相信你对“pandas如何读取Excel并输出”有了一定的了解,如果想了解更多相关知识,欢迎关注创新互联行业资讯频道,感谢各位的阅读!


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