python入门--使用Pandas读取与写入Excel内容
bigegpt 2024-10-11 10:51 8 浏览
python是最近一门很火的编程语言，简单易上手，无论从事HR、财务、软体开发、网络工程师都有很大帮助，我们可以通过编程语言让繁琐的工作变得轻松简单，今日我向大家分享一个python读取/写入excel表内容的方法(这里我跳过编辑器的介绍，可以在linux内运行python，也可以在windows下运行，我的情况则是使用Jupyter在linux运行python）.
具体主要是用pandas库实现，代码如下：
1.Pandas读取Excel表内容：
import pandas as pd
#excel存放路径
excelfile3 = r'/home/jevenz/NOC-work/excel/backbone_group_rule.xlsx'
df3 = pd.DataFrame(pd.read_excel(excelfile3))
df3 = df3.fillna(0)
简单的一个读取excel表内容就实现了，有了内容之后，我们可以对其内容进行整合分析，提取的内容可以与数据库相关联形成新的列，还可以使用pyechart形成图标样式.
2.Pandas向df3插入行列：
df3['sum_backbone_max_bw'] = df3.apply(lambda x: x['Backbone'], axis=1)这里我简单新增一列“sum_backbone_max_bw”,内容我copy了Backbone内容过去，这里可以根据实际情况获取不同Excel或者数据库的内容
3.Pandas向Excel表写入内容：
#写入文件路径
wr = pd.ExcelWriter('/home/jevenz/NOC-work/excel/backbone_group_rule_new.xlsx')
df.to_excel(wr,'group_rule_new
',index=False)
wr.save()这里我们将第二张图内容写入到路径文件里，并且sheet名称改成"group_rule_new"，最后保存，这样形成一张新的表格.
通过以上方法可以开启办公新思路，假设有大数据，类似财务报表、系统数据、费用成本统计这些工作都可以通过Python进行简化操作，那么有小伙伴会问那直接操作表格不就好了吗？那么用我自身举例，领导需要我每月整理骨干的数据，包括带宽、费用、每月使用流量、中断记录等，并将这类数据进行汇总、筛选、过滤等一系列操作，这些数据都分散在不同的系统里，有的在公司ERP系统，有的在老板excel表，有的甚至在一个网页上记录，此时我就需要用Python将它们"获取"下来，整理在一份表格里，或者整理在一份表格多个sheet里，再通过表格里数据进行汇总、筛选、过滤，最后形成图表方式展示给领导们查看。
自从自学Python后，工作效率提升不少，通过代码自动化省下来时间让我更多自由支配的时间，我大概估算一下，原先需要3天完成的工作量，现在只需要运行一次脚本等待十几分钟即可自动获取领导想要的数据报表和图形，真的是省时省力！
当然我不是说Python是最好的语言，但我认为至少需要掌握一门编程语言，对日后工作真的有很大帮助，接下来我会继续分享我工作上的与编程实际结合的真实案例，一方面激励自己不断寻求进步，另一方面分享经验心得给大家，互相学习，共同进步！
相关推荐
- 方差分析简介（方差分析通俗理解）
-
介绍方差分析（ANOVA，AnalysisofVariance）是一种广泛使用的统计方法，用于比较两个或多个组之间的均值。单因素方差分析是方差分析的一种变体，旨在检测三个或更多分类组的均值是否存在...
- 正如404页面所预示，猴子正成为断网元凶--吧嗒吧嗒真好吃
-
吧嗒吧嗒，绘图：MakiNaro你可以通过加热、冰冻、水淹、模塑、甚至压溃压力来使网络光缆硬化。但用猴子显然是不行的。光缆那新挤压成型的塑料外皮太尼玛诱人了，无法阻挡一场试吃盛宴的举行。印度政府正...
- Python数据可视化:箱线图多种库画法
-
概念箱线图通过数据的四分位数来展示数据的分布情况。例如：数据的中心位置，数据间的离散程度，是否有异常值等。把数据从小到大进行排列并等分成四份，第一分位数（Q1），第二分位数（Q2）和第三分位数（Q3）...
- 多组独立(完全随机设计)样本秩和检验的SPSS操作教程及结果解读
-
作者/风仕在上一期，我们已经讲完了两组独立样本秩和检验的SPSS操作教程及结果解读，这期开始讲多组独立样本秩和检验，我们主要从多组独立样本秩和检验介绍、两组独立样本秩和检验使用条件及案例的SPSS操作...
- 方差分析 in R语言 and Excel（方差分析r语言例题）
-
今天来写一篇实际中比较实用的分析方法，方差分析。通过方差分析，我们可以确定组别之间的差异是否超出了由于随机因素引起的差异范围。方差分析分为单因素方差分析和多因素方差分析，这一篇先介绍一下单因素方差分析...
- 可视化:前端数据可视化插件大盘点 图表/图谱/地图/关系图
-
前端数据可视化插件大盘点图表/图谱/地图/关系图全有在大数据时代，很多时候我们需要在网页中显示数据统计报表，从而能很直观地了解数据的走向，开发人员很多时候需要使用图表来表现一些数据。随着Web技术的...
- matplotlib 必知的 15 个图（matplotlib各种图）
-
施工专题，我已完成20篇，施工系列几乎覆盖Python完整技术栈，目标只总结实践中最实用的东西，直击问题本质，快速帮助读者们入门和进阶：1我的施工计划2数字专题3字符串专题4列表专题5流程控制专题6编...
- R ggplot2常用图表绘制指南（ggplot2绘制折线图）
-
ggplot2是R语言中强大的数据可视化包，基于“图形语法”（GrammarofGraphics），通过分层方式构建图表。以下是常用图表命令的详细指南，涵盖基本语法、常见图表类型及示例，适合...
- Python数据可视化:从Pandas基础到Seaborn高级应用
-
数据可视化是数据分析中不可或缺的一环，它能帮助我们直观理解数据模式和趋势。本文将全面介绍Python中最常用的三种可视化方法。Pandas内置绘图功能Pandas基于Matplotlib提供了简洁的绘...
- Python 数据可视化常用命令备忘录
-
本文提供了一个全面的Python数据可视化备忘单，适用于探索性数据分析(EDA)。该备忘单涵盖了单变量分析、双变量分析、多变量分析、时间序列分析、文本数据分析、可视化定制以及保存与显示等内容。所...
- 统计图的种类（统计图的种类及特点图片）
-
统计图是利用几何图形或具体事物的形象和地图等形式来表现社会经济现象数量特征和数量关系的图形。以下是几种常见的统计图类型及其适用场景：1.条形图（BarChart）条形图是用矩形条的高度或长度来表示...
- 实测，大模型谁更懂数据可视化?（数据可视化和可视化分析的主要模型）
-
大家好，我是Ai学习的老章看论文时，经常看到漂亮的图表，很多不知道是用什么工具绘制的，或者很想复刻类似图表。实测，大模型LaTeX公式识别，出乎预料前文，我用Kimi、Qwen-3-235B...
- 通过AI提示词让Deepseek快速生成各种类型的图表制作
-
在数据分析和可视化领域，图表是传达信息的重要工具。然而，传统图表制作往往需要专业的软件和一定的技术知识。本文将介绍如何通过AI提示词，利用Deepseek快速生成各种类型的图表，包括柱状图、折线图、饼...
- 数据可视化:解析箱线图(box plot)
-
箱线图/盒须图（boxplot）是数据分布的图形表示，由五个摘要组成：最小值、第一四分位数（25th百分位数）、中位数、第三四分位数（75th百分位数）和最大值。箱子代表四分位距（IQR）。IQR是...
- [seaborn] seaborn学习笔记1-箱形图Boxplot
-
1箱形图Boxplot(代码下载)Boxplot可能是最常见的图形类型之一。它能够很好表示数据中的分布规律。箱型图方框的末尾显示了上下四分位数。极线显示最高和最低值，不包括异常值。seaborn中...
- 一周热门
- 最近发表
- 标签列表
-
- mybatiscollection (79)
- mqtt服务器 (88)
- keyerror (78)
- c#map (65)
- xftp6 (83)
- bt搜索 (75)
- c#var (76)
- xcode-select (66)
- mysql授权 (74)
- 下载测试 (70)
- linuxlink (65)
- pythonwget (67)
- androidinclude (65)
- libcrypto.so (74)
- linux安装minio (74)
- ubuntuunzip (67)
- vscode使用技巧 (83)
- secure-file-priv (67)
- vue阻止冒泡 (67)
- jquery跨域 (68)
- php写入文件 (73)
- kafkatools (66)
- mysql导出数据库 (66)
- jquery鼠标移入移出 (71)
- 取小数点后两位的函数 (73)