最新国产好看的视频,伊人天堂AV在线,国产Aaaaaa视频,蜜臀视频在线观看一区,人妻av色图,密臀久久久精品影片,青青视频免费观看毛片,久草在线观看视,国产三级精品色情在线

python?pandas庫讀取excel/csv中指定行或列數(shù)據(jù)

 更新時間:2022年02月28日 16:14:10   作者:Westin_Li  
通過閱讀表格,可以發(fā)現(xiàn)Pandas中提供了非常豐富的數(shù)據(jù)讀寫方法,下面這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于python利用pandas庫讀取excel/csv中指定行或列數(shù)據(jù)的相關(guān)資料,需要的朋友可以參考下

引言

關(guān)鍵?。。。∈褂胠oc函數(shù)來查找。

話不多說,直接演示:

有以下名為try.xlsx表:

1.根據(jù)index查詢

條件:首先導(dǎo)入的數(shù)據(jù)必須的有index

或者自己添加吧,方法簡單,讀取excel文件時直接加index_col

代碼示例:

import pandas as pd                      #導(dǎo)入pandas庫

excel_file = './try.xlsx'               #導(dǎo)入excel數(shù)據(jù)
data = pd.read_excel(excel_file, index_col='姓名')        
#這個的index_col就是index,可以選擇任意字段作為索引index,讀入數(shù)據(jù)
print(data.loc['李四'])

打印結(jié)果就是

部門 B
工資 6600
Name: 李四, dtype: object
(注意點:索引)

2.已知數(shù)據(jù)在第幾行找到想要的數(shù)據(jù)

假如我們的表中,有某個員工的工資數(shù)據(jù)為空了,那我們怎么找到自己想要的數(shù)據(jù)呢。

代碼如下:

for i in data.columns:
    for j in range(len(data)):
        if (data[i].isnull())[j]:
            bumen = data.iloc[j, [0]]                             #找出缺失值所在的部門
            data[i][j] = charuzhi(bumen)

原理很簡單,首先檢索全部的數(shù)據(jù),然后我們可以用pandas中的iloc函數(shù)。上面的iloc[j, [2]]中j是具體的位置,【0】是你要得到的數(shù)據(jù)所在的column

3.根據(jù)條件查詢找到指定行數(shù)據(jù)

例如查找A部門所有成員的的姓名和工資或者工資低于3000的人:

代碼如下:

"""根據(jù)條件查詢某行數(shù)據(jù)"""
import pandas as pd            #導(dǎo)入pandas庫

excel_file = './try.xlsx'        #導(dǎo)入文件
data = pd.read_excel(excel_file)      #讀入數(shù)據(jù)

print(data.loc[data['部門'] == 'A', ['姓名', '工資']])     #部門為A,打印姓名和工資
print(data.loc[data['工資'] < 3000, ['姓名','工資']])    #查找工資小于3000的人

結(jié)果如下:

若要把這些數(shù)據(jù)獨立生成excel文件或者csv文件:

添加以下代碼

"""導(dǎo)出為excel或csv文件"""
#單條件
dataframe_1 = data.loc[data['部門'] == 'A', ['姓名', '工資']]
#單條件
dataframe_2 = data.loc[data['工資'] < 3000, ['姓名', '工資']]
#多條件
dataframe_3 = data.loc[(data['部門'] == 'A')&(data['工資'] < 3000), ['姓名', '工資']]
#導(dǎo)出為excel
dataframe_1.to_excel('dataframe_1.xlsx')
dataframe_2.to_excel('dataframe_2.xlsx')

4.找出指定列

data['columns']  #columns即你需要的字段名稱即可
#注意這列的columns不能是index的名稱
#如果要打印index的話就data.index
data.columns  #與上面的一樣

以上全過程用到的庫:

pandas,xlrd , openpyxl

5.找出指定的行和指定的列

主要使用的就是函數(shù)iloc

data.iloc[:,:2]  #即全部行,前兩列的數(shù)據(jù)

逗號前是行,逗號后是列的范圍,很容易理解

6.在規(guī)定范圍內(nèi)找出符合條件的數(shù)據(jù)

data.iloc[:10,:][data.工資>6000]

這樣即可找出前11行里工資大于6000的所有人的信息了

總結(jié)

到此這篇關(guān)于python pandas庫讀取excel/csv中指定行或列數(shù)據(jù)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)python pandas庫讀取行或列內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

相關(guān)文章

最新評論

苗栗市| 盐池县| 九龙城区| 白银市| 吕梁市| 来凤县| 章丘市| 锡林郭勒盟| 治多县| 富平县| 弋阳县| 康定县| 林周县| 邓州市| 衡南县| 涪陵区| 岳普湖县| 敦化市| 金阳县| 都匀市| 吴江市| 若羌县| 横峰县| 铁岭县| 昌图县| 喀喇沁旗| 深泽县| 应城市| 波密县| 田东县| 马龙县| 潼关县| 华安县| 五大连池市| 兴文县| 吴桥县| 吉林市| 南开区| 长子县| 交城县| 璧山县|