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 读取数据：使用pandas.read_excel函数从Excel文件中导入数据。可以指定读取单个工作表或多个工作表。查看数据：使用head方法查看数据的前几行。使用info方法查看列的摘要信息。使用describe方法查看数据的统计摘要，包括计数、均值、标准差等。选择数据：通过标签选择数据。通过位置选择数据。使用条件筛选所需的数...
Python2大类方法筛选excel特定的值以及范围 对于更复杂的筛选需求，如在特定值范围内筛选数据，我们可以使用中括号设定多个条件。例如，筛选label值在(0,100]内且is_sale_day等于1的行。运行结果显示没有匹配项，说明没有满足此条件的数据。我们可以调整范围，如将(0,100]改为(0,100)，结果会有所变化，展示了灵活性。另一种筛选方法是找出大...
Python-pandas筛选功能str.contains的一个大坑 python import pandas as pd data=pd.read_excel(filename).fillna('-')df=data.loc[data['分组'].str.contains('支付')]上述代码能顺利筛选出包含 '支付' 字样的 '分组' 字段。但有时会遇到意外的错误，如 ValueError: Cannot mask with non-boolean array containing NA / NaN values，让人...
首先，数据读取。当您的数据存储在 Excel 文件中，例如文件名以.xlsx 结尾，则使用 pandas 库的 `pd.read_excel()` 方法加载数据；如果是.csv 文件，使用 `pd.read_csv()` 方法即可。数据筛选是数据分析中的重要环节。您可以通过条件来提取特定数据。例如，筛选出商品名称为“三九感冒灵”的数据行。
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 数据排序和筛选：如何根据特定列进行数据排序，并通过条件过滤来提取符合特定标准的数据。数据操作：深入学习pandas的函数，如聚合、分组、合并等，以进行复杂的数据分析。数据写入：最后，我们将演示如何将处理后的数据保存回Excel文件，确保数据的完整性和一致性。总结来说，pandas是Python办公自动化中的强大...
