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一、Excel 文件的读取(read_excel)
pd.read_excel(io, sheetname=0, header=0, skiprows=None, skip_footer=0, index_col=None, names=None, parse_cols=None, parse_dates=False, date_parser=None, na_values=None, thousands=None, convert_float=True, has_index_names=None, converters=None, dtype=None, true_values=None, false_values=None, engine=None, squeeze=False, **kwds)
参数说明:
-
io: 字符串,文件的路径对象
-
sheetname：None、string、int、字符串列表或者是整数列表，default 为 0，字符串用于工作表名称,整数用于零索引工作表位置,字符串列表或整数列表用于请求多个工作表，为 None 时获取所有工作表。
| sheetname | 值的描述 |
|---|---|
| 0 | 获取sheet1表格 |
| 1 | 获取sheet2表格 |
| ‘Sheet3’ | 获取sheet3表格 |
| [0,1,‘Sheet5’] | 获取sheet1,sheet2和sheet5表格 |
-
header： 表示的是哪一行作为列索引,默认是 0 (第一行), 当 header 不为第一行的时候,会将默认为列索引之前的行全部删除不读，数据为列名行以下的数据；若数据不含列名，则设定 header = None。
-
names：当文件中没有给出表头的时候,需要将 header 设置为 None 值, 并且传入与列相同数量的 list
data = pd.read_excel(r'C:\w3cschool\learn\text\hello_w3cschool.xlsx',header=None,names=np.arange(19)) print(data.head()) -
index_col：指定列为索引列，默认 None 列（0 索引）用作 DataFrame 的行标签。\
-
skiprows : 跳过指定行(包括)之前的行开始读取
-
传入的值从 1 开始的任意 int 类型，超出行的长度不报错，显示为空，如下：
Empty DataFrame
Columns: []
Index: [] -
只剩最后一条数据时，显示如下：
Empty DataFrame
Columns: [4, peter, 18, man]
Index: []
nrows -
值为int类型，默认None，只取前n行数据，按索引传参
-
传入值为0时，只取第一行，显示如下：
Empty DataFrame
Columns: [1, jack, 22, man]
Index: [] -
传入其余值时，只显示该值(包括)之前的行，超出行的长度后不报错，有多少行显示多少行
-
二、读取 csv 文件( read_csv )
注释：.csv 属于文本文件,逗号分隔文件,编码一般为 gbk;
参数说明:
- sep: 元素之间分隔符,csv文件默认分隔符为逗号;
- engine: {‘c’, ‘python’},底层编译的方式,默认是c语言,如果遇到问题,可以将 engine 改为 Python;
- encoding: 一般是gbk
- delimiter: str, default None, 定界符，备选分隔符（如果指定该参数，则 sep 参数失效）
pd.read_table( r’path’,
sep=’,’,
encoding=‘gbk’,
engine=‘python’).head()
三、文件的保存
（1）保存到 excel 文件: to_excel
参数说明:
- excel_writer: 字符串或 Excelwrite 对象,文件路径或现有的 ExcelWriter
- sheet_name: 字符串,默认’Sheet1’
- na_rep: 字符串,默认’ ',缺失数据表示
df.to_excel(‘filename.xlsx’)
(2)保存到 csv 文件: to_csv
参数说明:
- path_or_buf: 默认值为None,字符串或文件句柄，默认无文件,路径或对象，如果没有提供，结果将返回为字符串.
- sep: 输出文件的字段的分隔符,默认为 ’,’
- na_rep: 缺失数据表示,默认为 ’ ’
，默认无文件,路径或对象，如果没有提供，结果将返回为字符串.
- sep: 输出文件的字段的分隔符,默认为 ’,’
- na_rep: 缺失数据表示,默认为 ’ ’
