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Pandas 与Excel集成

Pandas 是一个强大的数据处理库，而 Excel 是广泛使用的电子表格工具。将 Pandas 与 Excel 集成，可以让你轻松地在 Python 中处理和分析 Excel 数据。本文将带你了解如何使用 Pandas 读取、写入和操作 Excel 文件。

1. 安装依赖​

在开始之前，确保你已经安装了 Pandas 和 openpyxl 库。openpyxl 是 Pandas 用于处理 Excel 文件的依赖库。

bash
pip install pandas openpyxl

2. 读取 Excel 文件​

Pandas 提供了 read_excel() 函数来读取 Excel 文件。你可以指定文件路径和要读取的工作表。

python
import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')

# 显示前5行数据
print(df.head())

输入​

假设 data.xlsx 文件内容如下：

NameAgeCity
Alice23New York
Bob30Los Angeles
Charlie25Chicago

输出​

plaintext
      Name  Age         City
0    Alice   23     New York
1      Bob   30  Los Angeles
2  Charlie   25     Chicago

3. 写入 Excel 文件​

Pandas 提供了 to_excel() 函数，可以将 DataFrame 写入 Excel 文件。

python
# 创建一个 DataFrame
data = {
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'Age': [23, 30, 25],
    'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago']
}
df = pd.DataFrame(data)

# 写入 Excel 文件
df.to_excel('output.xlsx', index=False)

输出​

生成的 output.xlsx 文件内容与 data.xlsx 相同。

4. 操作 Excel 数据​

Pandas 提供了丰富的功能来操作 Excel 数据。以下是一些常见的操作示例。

4.1 筛选数据​

python
# 筛选年龄大于25的记录
filtered_df = df[df['Age'] > 25]
print(filtered_df)

输出​

plaintext
   Name  Age         City
1   Bob   30  Los Angeles

4.2 添加新列​

python
# 添加一列 'Salary'
df['Salary'] = [50000, 60000, 55000]
print(df)

输出​

plaintext
      Name  Age         City  Salary
0    Alice   23     New York   50000
1      Bob   30  Los Angeles   60000
2  Charlie   25     Chicago    55000

4.3 修改数据​

python
# 修改 'City' 列的值
df.loc[df['Name'] == 'Alice', 'City'] = 'San Francisco'
print(df)

输出​

plaintext
      Name  Age         City  Salary
0    Alice   23  San Francisco   50000
1      Bob   30  Los Angeles   60000
2  Charlie   25     Chicago    55000

5. 实际案例​

假设你有一个包含销售数据的 Excel 文件，你需要计算每个销售人员的总销售额，并将结果写入新的 Excel 文件。

python
# 读取销售数据
sales_df = pd.read_excel('sales_data.xlsx')

# 计算每个销售人员的总销售额
total_sales = sales_df.groupby('Salesperson')['Sales'].sum().reset_index()

# 写入新的 Excel 文件
total_sales.to_excel('total_sales.xlsx', index=False)

输入​

sales_data.xlsx 文件内容如下：

SalespersonProductSales
AliceA100
BobB200
AliceC150
BobA300

输出​

total_sales.xlsx 文件内容如下：

SalespersonSales
Alice250
Bob500

6. 总结​

通过本文，你学会了如何使用 Pandas 与 Excel 文件进行交互。你可以读取 Excel 文件、写入 Excel 文件，并对数据进行各种操作。这些技能在处理和分析电子表格数据时非常有用。

7. 附加资源与练习​

  • 练习1：尝试读取一个包含多个工作表的 Excel 文件，并将每个工作表的数据合并到一个 DataFrame 中。
  • 练习2：创建一个包含学生成绩的 Excel 文件，使用 Pandas 计算每个学生的平均成绩，并将结果写入新的 Excel 文件。
提示

如果你需要进一步学习，可以参考 Pandas 官方文档 和 openpyxl 官方文档。