python中dataframe读取，dataframe读取excel

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python如何用pandas库读取xls文件?

1、首先，需要安装 pandas 库。在命令行中输入：pip install pandas 然后可以使用 pandas 的 read_excel 函数读取 Excel 文件，并使用 iloc 属性获取某一整列内容。

2、data=pd.read_excel(inputfile)df=data 这说明数据已经从xls文件里面读取到了 python中。之后可以根据一些简单的groupby 等语句进行操作。

3、前言 python读写excel的方式有很多，不同的模块在读写的讲法上稍有区别，这里我主要介绍几个常用的方式。

可以这样读出x，y。然后用matplotlib提供的方法画线。

要取得一个字符串矩阵中的一列或几列，可以使用切片操作或循环遍历的方法。

Pandas中有两种方式可以进行特定行列的选取，一种是在知道每一列的名称（label）的情况下（df.loc），一种是在只知道列的位置（integer-location）的情况下(df.iloc)。

1、接下来，我们就可以直接依次读取Excel表格文件中的数据，并将其导入到字典格式的变量 name_number_dict 中。

2、读入每一行，按逗号分割，然后存到dict里就可以了。对于上一个问题，你把encoding设为utf-8就好了。我就帮你把代码写了吧，也算是解决了上一个问题了。

3、如题。excel表格数据里面有班级，姓名，性别，学号的数据。

1、drop()删除行列的操作，drop函数的axis参数0和1分别代表列和行。直接采用drop函数即可，设置参数axis=0. 参数axis为0表示在0轴（列）上搜索名字为C的对象，然后删除对象C对应的行。

2、可以看出，第一个print()语句输出的结果中满足条件“语文或英语为99分”的有两条记录，替换语句执行以后，df中再没有满足条件“语文或英语为99分”的记录了。

3、直接在参数一栏设置一下即可：df＝pd.read_csv(text.csv， dtype={编号：str} 这样，把你要转换的列的名字设定好， “编号”列中的数据读取为str 这样，读取到的数据就是按照我们的要求的了。

4、这里的Series是DataFrame的一列生成的，所以不会出现找不到索引的情况；若找不到索引则生成并集，缺失值则表示为NAN，四则运算的括号中有个参数axis=0表示按行索引匹配并且在列上进行广播。

设置read_csv()的mangle_dupe_cols参数为True 重复的列将被指定为“X”、“X.1”、“X.N”，而不是“X”…“X”。如果列中有重复的名称，传入False将导致数据被覆盖。

还可以使用字典来指定自定义名称列：重要的是要记住，如果要将多个文本列解析为单个日期列，则在数据前添加一个新列。

import csvwith open(file_path， rb) as csv_file： data = list(csv.reader(csv_file))[1：] # 去掉首行的列名还有就是可以用Pandas这个库，dataframe有导入csv功能。

本地文件读取实例：//localhost/path/to/table.csv **sep **： str， default ‘，’ 指定分隔符。如果不指定参数，则会尝试使用逗号分隔。分隔符长于一个字符并且不是‘\s+’，将使用python的语法分析器。并且忽略数据中的逗号。

读取csv文件，用的是csv.reader()这个方法。返回结果是一个_csv.reader的对象，我们可以对这个对象进行遍历，输出每一行，某一行，或某一列。

下面是一个用 Notepad 打开的 CSV 文件。在Python 中从 CSV 文件里读取数据现在让我们看看如何在 Python 中读取一个 CSV 文件。你可以用 Python 中的“pandas”库来加载数据。

可以通过b[state]和b.state这两种方法进行，输出的pandas里面的Series这种数据类型。索引，使用索引可快速访问数据库表中的特定信息。索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构。

根据索引删除元素，返回删除的数值。与python里list.pop()相似。

是通过参数对计算出来的。Series的corr方法用于计算两个Series中重叠的、非NA的、按索引对齐的值的相关系数。DataFrame的corr和cov方法将以DataFrame的形式分别返回完整的相关系数或协方差矩阵。

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