Python pandas如何向excel添加数据_python

来源:脚本之家  责任编辑:小易  

安装pandas1.Anaconda安装pandas、Python和SciPy最简单的方式是用Anaconda。Anaconda是关于Python数据分析和科学计算的分发包。2.Miniconda使用Anaconda会安装一百多个依赖包,如果想灵活控制安装的依赖包或带宽有限,使用Miniconda是个不错的选择。Conda是个包管理器,Anaconda就是建立在它的基础上。Conda不只跨平台还与语言无关,与pip和virtualenv相结合的作用相似。Miniconda允许先创建包含Python的安装包,然后用conda安装其他的依赖包。3.Pypipandas可以通过pip安装,但要安装相关的依赖包。pip install pandas4.包管理器可以用linux的包管理器进行安装,如sudo apt-get install python-pandaszypper in python-pandaswww.zgxue.com防采集请勿采集本网。

pandas读取、写入csv数据非常方便,但是有时希望通过excel画个简单的图表看一下数据质量、变化趋势并保存,这时候csv格式的数据就略显不便,因此尝试直接将数据写入excel文件。

本篇博文主要介绍数据分析包pandas的使用,主要参考资料来自pandas官网,掌握以下内容可以帮助data scientist快速理解pandas日常的数据分析操作,读者可以自己定义一些数据,跟着练习一下,

pandas可以写入一个或者工作簿,两种方法介绍如下:

python是一款应用非常广泛的脚本程序语言,谷歌公司的网页就是用python编写。python在生物信息、统计、网页制作、计算等多个领域都体现出了强大的功能。python和其他脚本语言如java、R、Perl

1、如果是将整个DafaFrame写入excel,则调用to_excel()方法即可实现,示例代码如下:

所以一般说来dataframe就是a set of columns,each column is an array of values.In pandas,the array is one way or another a(maybe variant of)numpy ndarray.而ndarray本身不存在一种in place append

# output为要保存的Dataframe

pandas提供了使我们能够快速便捷地处理结构化数据的大量数据结构和函数。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。最多的pandas对象是DataFrame,它是一个面向

output.to_excel(‘保存路径 + 文件名.xlsx‘)

一.安装pandas 1.Anaconda 安装pandas、Python和SciPy最简单的方式是用Anaconda。Anaconda是关于Python数据分析和科学计算的分发包。2.Miniconda 使用Anaconda会安装一百多个依赖包,如果想灵活

2、有多个数据需要写入多个excel的工作簿,这时需要调用通过ExcelWriter()方法打开一个已经存在的excel表格作为writer,然后通过to_excel()方法将需要保存的数据逐个写入excel,最后关闭writer。

示例代码如下:

# 创建一个空的excel文件nan_excle = pd.DataFrame()nan_excel.to_excel(path + filename)# 打开excelwriter = pd.ExcelWriter(path + filename)#sheets是要写入的excel工作簿名称列表for sheet in sheets:  output.to_excel(writer, sheet_name=sheet)# 保存writer中的数据至excel# 如果省略该语句,则数据不会写入到上边创建的excel文件中writer.save()

本文是对pandas官方网站上《10 Minutes to pandas》的一个简单的翻译,原文在这里。这篇文章是对pandas的一个简单的介绍,详细的介绍请参考:Cookbook 。习惯上,我们会按下面格式引入所需要的包:一、 创建对象可以通过 Data Structure Intro Setion 来查看有关该节内容的详细信息。1、可以通过传递一个list对象来创建一个Series,pandas会默认创建整型索引:2、通过传递一个numpy array,时间索引以及列标签来创建一个DataFrame:3、通过传递一个能够被转换成类似序列结构的字典对象来创建一个DataFrame:4、查看不同列的数据类型:5、如果你使用的是IPython,使用Tab自动补全功能会自动识别所有的属性以及自定义的列,下图中是所有能够被自动识别的属性的一个子集:二、 查看数据详情请参阅:Basics Section1、 查看frame中头部和尾部的行:2、 显示索引、列和底层的numpy数据:3、 describe()函数对于数据的快速统计汇总:4、 对数据的转置:5、 按轴进行排序6、 按值进行排序三、 选择虽然标准的Python/Numpy的选择和设置表达式都能够直接派上用场,但是作为工程使用的代码,我们推荐使用经过优化的pandas数据访问方式: .at, .iat, .loc, .iloc 和 .ix详情请参阅Indexing and Selecing Data 和 MultiIndex / Advanced Indexing。l 获取1、 选择一个单独的列,这将会返回一个Series,等同于df.A:2、 通过[]进行选择,这将会对行进行切片l 通过标签选择1、 使用标签来获取一个交叉的区域2、 通过标签来在多个轴上进行选择3、 标签切片4、 对于返回的对象进行维度缩减5、 获取一个标量6、 快速访问一个标量(与上一个方法等价)l 通过位置选择1、 通过传递数值进行位置选择(选择的是行)2、 通过数值进行切片,与numpy/python中的情况类似3、 通过指定一个位置的列表,与numpy/python中的情况类似4、 对行进行切片5、 对列进行切片6、 获取特定的值l 布尔索引1、 使用一个单独列的值来选择数据:2、 使用where操作来选择数据:3、 使用isin()方法来过滤:l 设置1、 设置一个新的列:2、 通过标签设置新的值:3、 通过位置设置新的值:4、 通过一个numpy数组设置一组新值:上述操作结果如下:5、 通过where操作来设置新的值:四、 缺失值处理在pandas中,使用np.nan来代替缺失值,这些值将默认不会包含在计算中,详情请参阅:Missing Data Section。1、 reindex()方法可以对指定轴上的索引进行改变/增加/删除操作,这将返回原始数据的一个拷贝:、2、 去掉包含缺失值的行:3、 对缺失值进行填充:4、 对数据进行布尔填充:五、 相关操作详情请参与 Basic Section On Binary Ops统计(相关操作通常情况下不包括缺失值)1、 执行描述性统计:2、 在其他轴上进行相同的操作:3、 对于拥有不同维度,需要对齐的对象进行操作。Pandas会自动的沿着指定的维度进行广播:Apply1、 对数据应用函数:直方图具体请参照:Histogramming and Discretization字符串方法Series对象在其str属性中配备了一组字符串处理方法,可以很容易的应用到数组中的每个元素,如下段代码所示。更多详情请参考:Vectorized String Methods.六、 合并Pandas提供了大量的方法能够轻松的对Series,DataFrame和Panel对象进行各种符合各种逻辑关系的合并操作。具体请参阅:Merging sectionConcatJoin 类似于SQL类型的合并,具体请参阅:Database style joiningAppend 将一行连接到一个DataFrame上,具体请参阅Appending:七、 分组对于”group by”操作,我们通常是指以下一个或多个操636f7079e799bee5baa6e997aee7ad9431333363383366作步骤:(Splitting)按照一些规则将数据分为不同的组;(Applying)对于每组数据分别执行一个函数;(Combining)将结果组合到一个数据结构中;详情请参阅:Grouping section1、 分组并对每个分组执行sum函数:2、 通过多个列进行分组形成一个层次索引,然后执行函数:八、 Reshaping详情请参阅 Hierarchical Indexing 和 Reshaping。Stack数据透视表,详情请参阅:Pivot Tables.可以从这个数据中轻松的生成数据透视表:九、 时间序列Pandas在对频率转换进行重新采样时拥有简单、强大且高效的功能(如将按秒采样的数据转换为按5分钟为单位进行采样的数据)。这种操作在金融领域非常常见。具体参考:Time Series section。1、 时区表示:2、 时区转换:3、 时间跨度转换:4、 时期和时间戳之间的转换使得可以使用一些方便的算术函数。十、 Categorical从0.15版本开始,pandas可以在DataFrame中支持Categorical类型的数据,详细 介绍参看:categorical introduction和API documentation。1、 将原始的grade转换为Categorical数据类型:2、 将Categorical类型数据重命名为更有意义的名称:3、 对类别进行重新排序,增加缺失的类别:4、 排序是按照Categorical的顺序进行的而不是按照字典顺序进行:5、 对Categorical列进行排序时存在空的类别:十一、 画图具体文档参看:Plotting docs对于DataFrame来说,plot是一种将所有列及其标签进行绘制的简便方法:十二、 导入和保存数据CSV,参考:Writing to a csv file1、 写入csv文件:2、 从csv文件中读取:HDF5,参考:HDFStores1、 写入HDF5存储:2、 从HDF5存储中读取:Excel,参考:MS Excel1、 写入excel文件:2、 从excel文件中读取:来自为知笔记(Wiz),输出百格式控制pandas dataframe数据全部度输出,数据太回多也不用省略号表示。答pd.set_option('display.max_columns',None)或者with option_context('display.max_rows', 10, 'display.max_columns', 5):内容来自www.zgxue.com请勿采集。


  • 本文相关:
  • python使用pandas读写excel实例解析
  • python pandas写入excel文件的方法示例
  • python利用pandas将excel文件转换为txt文件的方法
  • 解决python pandas df 写入excel 出现的问题
  • python3使用pandas模块读写excel操作示例
  • python 中pandas.read_excel详细介绍
  • windows下python使用pandas模块操作excel文件的教程
  • 用python的pandas框架操作excel文件中的数据教程
  • django的session中对于用户验证的支持
  • 基于python3 pyqt5 qtdesignner实现窗口化猜数字游戏功能
  • python3序列化与反序列化用法实例
  • python3爬虫爬取百姓网列表并保存为json功能示例【基于request、
  • 在python中使用mako模版库的简单教程
  • python正则表达式之作业计算器
  • tensorflow实现逻辑回归模型
  • 浅析python参数的知识点
  • 详解centos7+django+python3+mysql+阿里云部署项目全流程
  • python同时替换多个字符串方法示例
  • python pandas怎么输出结果
  • python pandas怎么用
  • python pandas 怎样高效地添加一行数据
  • 如何优雅的安装Python的pandas
  • python pandas怎么用
  • 如何优雅的安装Python的pandas
  • python pandas 怎样高效地添加一行数据
  • python pandas 怎样高效地添加一行数据
  • 如何优雅的安装Python的pandas
  • Python Pandas一个DataFrame中有多个时间序列如何处理?
  • 网站首页网页制作脚本下载服务器操作系统网站运营平面设计媒体动画电脑基础硬件教程网络安全vbsdos/bathtahtcpythonperl游戏相关vba远程脚本coldfusionruby专题autoitseraphzonepowershelllinux shellluagolangerlang其它首页python使用pandas读写excel实例解析python pandas写入excel文件的方法示例python利用pandas将excel文件转换为txt文件的方法解决python pandas df 写入excel 出现的问题python3使用pandas模块读写excel操作示例python 中pandas.read_excel详细介绍windows下python使用pandas模块操作excel文件的教程用python的pandas框架操作excel文件中的数据教程django的session中对于用户验证的支持基于python3 pyqt5 qtdesignner实现窗口化猜数字游戏功能python3序列化与反序列化用法实例python3爬虫爬取百姓网列表并保存为json功能示例【基于request、在python中使用mako模版库的简单教程python正则表达式之作业计算器tensorflow实现逻辑回归模型浅析python参数的知识点详解centos7+django+python3+mysql+阿里云部署项目全流程python同时替换多个字符串方法示例python入门教程 超详细1小时学会python 列表(list)操作方法详解python 元组(tuple)操作详解python 字典(dictionary)操作详解pycharm 使用心得(一)安装和首python strip()函数 介绍python 中文乱码问题深入分析python中使用xlrd、xlwt操作excepython科学计算环境推荐——anacpython逐行读取文件内容的三种方python使用xlrd模块操作excel数据导入的方基于python分析你的上网行为 看看你平时上在python的django框架中更新数据库数据的python中的&&及||的实现示例python通过加号运算符操作列表的方法python实现的一只从百度开始不断搜索的小python 仅获取响应头, 不获取实体的实例浅谈python中的数字类型与处理工具python实现二维码扫码自动登录淘宝python将一组数分成每3个一组的实例
    免责声明 - 关于我们 - 联系我们 - 广告联系 - 友情链接 - 帮助中心 - 频道导航
    Copyright © 2017 www.zgxue.com All Rights Reserved