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

更新時(shí)間：2022年02月28日 16:14:10 作者：Westin_Li

通過(guò)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(xiě)方法,下面這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于python利用pandas庫(kù)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?。。?！使用loc函數(shù)來(lái)查找。

話不多說(shuō)，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(jiǎn)單，讀取excel文件時(shí)直接加index_col

代碼示例：

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

excel_file = './try.xlsx'               #導(dǎo)入excel數(shù)據(jù)
data = pd.read_excel(excel_file, index_col='姓名')        
#這個(gè)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(diǎn):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(gè)員工的工資數(shù)據(jù)為空了，那我們?cè)趺凑业阶约合胍臄?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(jiǎn)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(kù)

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(dú)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(guò)程用到的庫(kù)：

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(hào)前是行，逗號(hào)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(kù)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(kù)讀取行或列內(nèi)容請(qǐng)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！

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