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pandas如何讀取Excel并輸出

發布時間:2021-11-30 10:31:21 來源:億速云 閱讀:774 作者:小新 欄目:大數據

小編給大家分享一下pandas如何讀取Excel并輸出,希望大家閱讀完這篇文章之后都有所收獲,下面讓我們一起去探討吧!


導入模塊

首先要導入庫函數,numpy庫和 pandas

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

讀取Excel表數據

讀取D盤下面的體檢結果.xlsx文件,讀取后就轉換成DataFrame結構數據了

原始Excel表截圖如下圖:

pandas如何讀取Excel并輸出

讀取后顯示結果如下,與原表一致:

In[4]: df = pd.read_excel('D:\體檢結果.xlsx', '體檢結果')
In[5]: df
Out[5]: 
         準考證號   姓名    報考職位代碼  招考人數  筆試總成績  ...  排名  體能測評結果  是否進入體檢  體檢結果  備注
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  安軍霞  34015031   NaN  112.4  ...   3     NaN      是    不合格 NaN
3  1010306812  張茗碩  34015032   1.0  118.9  ...   1     NaN      是     合格 NaN
4  1011101721   郭輝  34064121   1.0  111.9  ...   1     NaN      是    不合格 NaN
5  1010400127   張明  34065123   NaN  114.1  ...   2     NaN      是    不合格 NaN
6  1011201102  溫宏偉  34070128   1.0  131.3  ...   1     NaN      是    不合格 NaN
7  1010202115   楊方  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  趙繼綱  34124213   NaN  104.8  ...   2     NaN      是     合格 NaN

[10 rows x 12 columns]
   

支持DataFrame數據轉換,并輸出Excel

  • 數據轉置,然后輸出到D盤的體檢結果1.xlsx文件,工作表名稱為轉置
  • 其中     df.T為轉置,to_excel為輸     出數據為excel文件。    
In[6]: df = df.T
In[7]: df.to_excel('D:\體檢結果1.xlsx', sheet_name='轉置')
 

轉置后Excel表截圖如下:

pandas如何讀取Excel并輸出


  • 數據排序,然后輸出到D盤的體檢結果1.xlsx文件,工作表名稱為按列排序;

sort_index按照標簽排序,其中axis為0代表按行標簽排序,1代表按列標簽排序;ascending:True代表升序,False代表降序;

下面程序為按列標簽降序排序:

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

排序后Excel表截圖如下

pandas如何讀取Excel并輸出


  • 數據排序,然后輸出到D盤的體檢結果1.xlsx文件,工作表名為筆試總成績升序

sort_values按照指定列名排序

下面程序為按筆試成績升序排列:

In[10]: df = df.sort_values(by='筆試總成績')
In[11]: df.to_excel('D:\體檢結果1.xlsx', sheet_name='筆試總成績升序')
 

排序后Excel表截圖如下

pandas如何讀取Excel并輸出

看完了這篇文章,相信你對“pandas如何讀取Excel并輸出”有了一定的了解,如果想了解更多相關知識,歡迎關注億速云行業資訊頻道,感謝各位的閱讀!

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