Pandas库实操心得( 二 ) _操作

在后来的实操中感觉常用的操作快速从Excel导入数据写成：

文章插图

pd.read_excel(io= , sheetname=0/'sheet1'/[0,1] ,header=None,names=[],skiprows=2,index_col=1)#io是路径#sheetname选定exce表的sheet ， 可是整数0或1 ， 也可以在选定多个表的时候用列表如[0,1,4] ， 当然也可以用名字进行索引#header的默认值为0 ， 表示用第一行作为列标题；当没有列标题的时候用header = False#names选定一个列表作为列标题#skiprows是从上至下删除几行#index_col选定某行作为Dataframe的index

写入excel

to_excel(self, excel_writer, sheet_name='Sheet1', na_rep='', float_format=None,columns=None, header=True, index=True, index_label=None,startrow=0, startcol=0, engine=None, merge_cells=True, encoding=None）# excel_writer : 目标路径# sheet_name : 填充excel的第几页 # na_rep：缺失值填充# colums参数：选择输出的的列data.to_excel(basestation_end,columns=["ID"])# header 参数：默认为True,可以用list命名列的名字 。header = False 则不输出题头 。# data.to_excel(basestation_end,header=["a","b","c","d"])# index : 默认为True ， 显示index ， 当index=False 则不显示行索引（名字） 。# index_label : string or sequence, default None data.to_excel(basestation_end,index_label=["f"])输出：fIDNUM-1NUM-2NUM-3036901142 168 66113690278521 602236903144 600 52133690495457 46843690569596 695536906165 453

快速添加一列
的加减法
add(series,axis=0)#默认按行(0)sub()#减法mul()#乘法div()#除法
要注意的是他们都是接收的，而用.iloc或者.loc得到的都是，用df[’’]得到的是
和都可以加减乘除一个实数