默认读取第一个Sheet，如需读取其他Sheet，可调整参数。若仅需特定列数据，使用usecols参数指定列索引。数据处理包含空值、重复值和数据类型转化。使用dropna()删除含空值行，how参数可调整删除条件；drop_duplicates()方法去除重复数据，保留第一行值。astype()方法可轻松转换数据类型，支持int、float、object...
python 数据分析之处理excel
上次分享了数据分析的工具anaconda及模块安装导入，今天我们深入探讨如何运用Python处理Excel文件，提高工作效率。
首先，引入pandas数据模块，通常用import pandas as pd简化操作。此外，numpy as np和matplotlib as plt简化常见函数的使用。
Series作为一维数组，由数据与相关索引组成。通过pd.Series()函数创建，或指定初始索引。DataFrame则是一组数据与一对索引构成，通过pd.DataFrame()实现，支持指定行、列索引。
对于Series，使用colums方法获取列索引，index方法获取行索引。DataFrame结构具备三行两列。
读取Excel文件时，利用pd.read_excel()方法，注意路径转义符r以适应Windows路径。
默认读取第一个Sheet，如需读取其他Sheet，可调整参数。若仅需特定列数据，使用usecols参数指定列索引。
数据处理包含空值、重复值和数据类型转化。使用dropna()删除含空值行，how参数可调整删除条件；drop_duplicates()方法去除重复数据，保留第一行值。
astype()方法可轻松转换数据类型，支持int、float、object、string_、unicode、datetime64[ns]等类型。
至此，了解了如何利用pandas模块处理Excel表格，实践出真知，马上动手操作吧！2024-11-04
