如何示例 Excel 数据
我们以Python Pandas数据加载类型表格为例，演示Python Pandas Excel操作。
本文将使用Pandas中 read_excel 函数来读取 Excel 文件，并存储成DataFrame格式，本文将介绍如何使用 iloc 、loc 方法获取 DataFrame中对应的数据，实现Execl数据的获取。
read_excel的主要参数
- io: excel文档路径。
- sheetname : 读取的excel指定的sheet页，若多个则为列表。
- header ：设置读取的excel第一行是否作为列名称。
- skiprows：省略指定行数的数据。
- skip_footer：省略从尾部数的int行数据。
- index_col：设置读取的excel第一列是否作为行名称。
- names：设置每列的名称，数组形式参数。
- usecols：读取指定的列, 也可以通过名字或索引值。
读取Excel文件
根据上述参数介绍，我们通过指定表单名和指定列的方式来读取文件
如下，我们可以看到读取的Excel数据类型为DataFrame类型：
使用 iloc 从DataFrame中筛选数据
iloc 语法
data.iloc[<row selection>, <column selection>]
iloc 在Pandas中是用来通过数字来选择数据中具体的某些行和列。可以设想每一行都有一个对应的下标（0,1,2，...)，通过 iloc 我们可以利用这些下标去选择对应的行数据。同理，对于行也一样，通过这些下标也可以选择对应的列数据。
需要注意的是0表示第一行，但不包含表头。
选择单行或单列
选择数据中的第一行。
选择数据中的最后一行。
选择数据中的第一列。
选择数据中的最后一列。
行列混合选择
选择数据中的第 1-3 行的所有列。
选择数据中的前2列的所有行。
选择第 0, 2, 4行 和 第 1,3 列。
选择第0 到 第3行 的 第0 到第2列。
使用 iloc 仅选择了单独的一行或一列，返回的数据为 Series 类型。若选择了多行数据则会返回 DataFrame 类型，若只选择了一行，但需要要返回 DataFrame 类型，可以传入一个单值列表，如[1]，如下：
使用 loc 从DataFrame中筛选数据
data.loc[<row selection>, <column selection>]
ioc 用于以下两种场景：
- 使用 下标 查找
- 使用 条件 查找
使用 下标 查找
选择数据中的第一行。
选择数据中的前二行。
选择第1到3行的 READER、WRITER列。
选择第1、2行的 DATA DESCRIPTION 到 WRITER列。
需要注意 excel.loc[[1]] 不等价于 excel.iloc[[1]] ，前者是选择索引为1的行，而后者是选择第1行，DataFrame的索引可以是数字或者是字符串。
使用逻辑判断选择数据
选择WRITER列等于to_json的 DATA DESCRIPTION列到 WRITER列。
同样，如果只选择了某一列，返回的数据是 Series 类型，若只选择了一行，但需要要返回 DataFrame 类型，可以传入一个单值列表，如[1]。
选择 READER的值中是以 "read" 开头的行的所有列。
选择"WRITER" 等于['to_csv', 'to_json']值的行。
选择READER = 'read_csv' 并且 READER 是以 "read"开头的行。
利用apply的lambda函数判断符合条件的行，如下选择READER由“_”链接的行的所有列。
利用apply的lambda函数判断符合条件的行的'DATA DESCRIPTION', 'READER' 列。
Pandas中 apply、 applymap、 map 的区别
- map仅是Series中的函数 ，map将函数应用于Series中的每一个元素。
- apply和applymap是仅是DataFrame 中的函数。
- apply 将函数作用于DataFrame中的每一个行或者列。
- applymap将函数作用于DataFrame中的每一个元素。
