Пандас модуль Позволяет вам разбирать данные. Например, вы можете иметь данные Excel, которые вы хотите прочитать.
Вы можете загрузить файл Excel со способом Read_excel (имя файла), где имя файла может включать путь. Он может прочитать как XLS, так и XLSX.
Что данные хранятся в кадре данных. Рамка данных – это структура данных в пандах, которые вы можете редактировать или сюжет Отказ
#!/usr/bin/python3
# coding: utf-8
import pandas as pd
df = pd.read_excel('example.xls')
data1 = df.head(7)
data2 = df.values
print("A \n{0}".format(data1))
print("B \n{0}".format(data2))
Что мы здесь делаем, очень просто. Я опишу шаги.
Загрузить данные Excel. Этот файл должен быть в том же каталоге, а путь должен быть указан путь.
df = pd.read_excel('example.xls')
Хранить данные из кадра данных в переменные
data1 = df.head(7) data2 = df.values
Выведите эти переменные. Потому что это не одно значение, которое мы его отформатируем.
print("A \n{0}".format(data1))
print("B \n{0}".format(data2))
Запустить его в терминале (или IDE, если вы предпочитаете)
python3 example.py
Выводит данные из Excel:
A
id name class date stature
0 201901 Aaron 1 2019-01-01 1
1 201902 Arthur 1 2019-01-02 1
2 201903 Angus 1 2019-01-03 1
3 201904 Albert 2 2019-01-04 2
4 201905 Adrian 2 2019-01-05 2
5 201906 Adam 3 2019-01-06 1
6 201907 Andres 3 2019-01-07 1
B
[[201901 'Aaron' 1 Timestamp('2019-01-01 00:00:00') 1]
[201902 'Arthur' 1 Timestamp('2019-01-02 00:00:00') 1]
[201903 'Angus' 1 Timestamp('2019-01-03 00:00:00') 1]
[201904 'Albert' 2 Timestamp('2019-01-04 00:00:00') 2]
[201905 'Adrian' 2 Timestamp('2019-01-05 00:00:00') 2]
[201906 'Adam' 3 Timestamp('2019-01-06 00:00:00') 1]
[201907 'Andres' 3 Timestamp('2019-01-07 00:00:00') 1]
[201908 'Alex' 3 Timestamp('2019-01-08 00:00:00') 1]]
Ссылки по теме:
Оригинал: “https://dev.to/petercour/python-pandas-data-processing-12in”