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Python自动化办公篇—pandas操作Excel：读取+查看+选择+清洗+排序+筛选+函数+写入

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专栏导读

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Python自动化办公—pyautogui图像定位\点击功能,实现自动截取当前屏幕并检索点击(可制作为游戏点击脚本)点我进行跳转
Python办公自动化—openpyxl获取Excel某列的批注信息自动插入到旁边一列点我进行跳转
Python链接MySQL（三）—mysql-connector-python实现—增—删—查—改点我进行跳转
Python办公MySQL（二）：Python连接MySQL实现简单的—增—删—查—改（详细教程）点我进行跳转
Python提取PDF中的图片并保存点我进行跳转
Python将图片以超链接形式插入Excel表格且以相对路径插入（发给任何人都能打开）点我进行跳转
Python办公—openpyxl合并单元格点我进行跳转
Python100个库分享第21个—xlsxwriter (办公库篇)点我进行跳转
python+selenium判断【加载中】元素在就一直等待不在就点击下载(非常好用)点我进行跳转
Python提取PDF中的表格写入Excel点我进行跳转
pandas读取Excel将某列为键某列(可多列)为值—写入字典(json)（键不可重复如重复保留最后有一个键值对）点我进行跳转
Python读取超大Excel表格(100万行x30列)三种方法点我进行跳转
Python如何将Excel转CSV(3种常见方法+时间测试)点我进行跳转
Python+smtplib库实现Foxmail自动批量给客户发送账单点我进行跳转
Python实现Excel\CSV文件的双重分组求汇总(在Excel中也称之为透视)点我进行跳转
Python+tkinter自制一对多多对多匹配GUI工具(CSV版—可改写Excel版)附完整代码点我进行跳转
Python+PySimpleGUI实现一个选择文件并做处理的GUI办公小工具(完整代码)点我进行跳转
Python+sentence-transformers框架实现相似文本识别(附完整代码+保姆教学)点我进行跳转
Python+PySide6实现一个选择文件并做处理的GUI办公小工具(完整代码)点我进行跳转
Python+docx2pdf批量将word转pdf点我进行跳转
Python对账单中某些跨账单重复的单号进行获取点我进行跳转
Python+pandas读取Excel中的每一个sheet中的每一行点我进行跳转
CSV转Excel文件(适合大文件转VBA语言)点我进行跳转
Python读取Excel每一行为列表—大PK(openpyxl\pandas\xlwings\xlrd\Spire.XLS\python_calamine)看谁用时少？点我进行跳转
Python之Spire.XLS进行Excel与CSV文件互转换点我进行跳转
利用python将Excel文件拆分成100行为一个的小文件(行数可自己设置)点我进行跳转
Python递归—求一组数字的指定和多少种组合方式点我进行跳转
Python看板—python+plotly+streamlit实现简易看板(附完整版代码)点我进行跳转
pandas读取Excel统计每一个文件的行数点我进行跳转
Python+pyautogui自动选择附件并上传点我进行跳转
Python+PIL计算两个图像的相似度并返回第一个不匹配的像素的x坐标(附完整版代码)点我进行跳转
Python+openpyxl将Excel的某一列转成文本格式点我进行跳转
Python对csv文件的某一列进行拆分+再写入保存点我进行跳转
Excel转CSV文件(适合大文件转VBA)点我进行跳转
Python+selenium+PIL实现网页自动截图点我进行跳转
Python批量读取csv(xlsx)文件指定表头获取内容(表头可乱序)点我进行跳转
Python将Excel数字对应列的字母写成字典(json)—如1为A列，2为B列以此类推（更新与2024-4-3）点我进行跳转
Python+openpyxl读取Excel(每一行为列表)点我进行跳转
Python如何批量将图片以超链接的形式插入Excel点我进行跳转
利用Python批量压缩图片大小(不改变图片尺寸，不改变图片格式)点我进行跳转

库的介绍

库的安装

pip install xxx -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

1、读取数据

  • pd.read_csv(): 从CSV文件读取数据

  • pd.read_excel(): 从Excel文件读取数据

  • pd.read_sql(): 从SQL数据库读取数据

  • pd.read_json(): 从JSON文件读取数据

  • pd.read_html(): 从网页读取HTML表格

2、查看数据

  • df.head(n): 显示前n行数据（默认是5行）

  • df.tail(n): 显示后n行数据（默认是5行）

  • df.info(): 显示DataFrame的信息（包括列名、数据类型、非空值数量等）

  • df.describe(): 显示数值列的统计信息（如计数、均值、标准差等）

3、选择数据

  • df[column_name]: 选择单列数据

  • df[[column1, column2]]: 选择多列数据

  • df.loc[row_indexer, column_indexer]: 基于标签选择数据

  • df.iloc[row_indexer, column_indexer]: 基于整数位置选择数据

  • df.at[row_label, column_label]: 选择单个值（基于标签）

  • df.iat[row_position, column_position]: 选择单个值（基于整数位置）

4、数据清洗

  • df.dropna(): 删除包含缺失值的行或列

  • df.fillna(value): 用指定的值填充缺失值

  • df.replace(to_replace, value): 替换值

  • df.astype(dtype): 更改列的数据类型

  • df.duplicated(): 显示重复的行

  • df.drop_duplicates(): 删除重复的行

5、数据排序

  • df.sort_values(by=column_name, ascending=True): 对指定列进行排序

  • df.sort_index(): 对索引进行排序

  • df.rank(): 对数据进行排名

6、数据筛选

  • df[condition]: 使用条件表达式筛选数据

  • df.query('column_name > value'): 使用字符串表达式筛选数据

7、数据操作

  • df.apply(function): 对DataFrame的每个元素、行或列应用函数

  • df.applymap(function): 对DataFrame的每个元素应用函数

  • df.map(function): 对Series的每个元素应用函数

  • df.groupby(by): 根据列的值对数据进行分组

  • df.merge(other_df, on=column_name): 根据列的值合并两个DataFrame

  • df.concat([df1, df2], axis=0): 连接多个DataFrame（沿行或列）

  • df.pivot(index=None, columns=None, values=None): 创建一个透视表

8、数据写入

  • df.to_csv(file_path): 将DataFrame写入CSV文件

  • df.to_excel(file_path): 将DataFrame写入Excel文件

  • df.to_sql(name, con, if_exists='fail', index=True): 将DataFrame写入SQL数据库

  • df.to_json(file_path): 将DataFrame写入JSON文件

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总结

  • 希望对初学者有帮助

  • 致力于办公自动化的小小程序员一枚

  • 希望能得到大家的【一个免费关注】！感谢

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