最近師傅讓我幫他整理下excel表格，我就自認為很簡單的答應了，沒想到是自己給自己挖了一個坑，哈哈。遇到了好多問題，因此，寫一篇文章記錄下。
其實，仔細分析，這個工作流無非就是

當然講起來容易，中間也涉及到了一些具體的問題

pandas 讀取excel

這里我接觸了兩種方法：

使用pandas.read_excel(“123.xlsx”)方法
這個方法返回一個DataFrame對象 ,對于有多個工作表的文件 ，會默認讀取工作表1，也可以同過索引，來獲得第幾個表的數據，默認為0。

df= pd.read_excel("123.xlsx",sheet_name=1)

然后，我們處理數據一般都是按行處理的，所以我們可以將數據按行輸出

for index,values in df.iterrows():print(index,values)

并且values 是一個Series對象，可以使用鍵名讀取數據，很方便。

filepandas.ExcelFile(“123.xlsx”)
這個方法會返回一個ExcelFile 對象，這個方法適合一個文件中有好幾個表格，然后我們可以按表格讀取，做表格數據的合并。
我們可以通過sheet_names，獲取一個列表，然后分列表的讀取數據。

for sheet_name in file.sheet_names:df_list.append(file.parse(sheet_name)) #通過這種方法，創建一個dataframe的list

對于DataFrame的操作，就可以像方法1那樣，按行遍歷了。

pandas 進行操作

這次的業務邏輯是，如果一篇文章的作者在一個花名冊中存在，那么就保存這條文章記錄，反之刪除這條記錄。但是數據集中有一些問題 ，比如有的名字中間有空格如

"李 明"

我們可以使用如下命令將空格除去：

cdf.fillna("null")# 填充空值 cdf.replace('\s+','',regex=True,inplace=True)#將兩個字的名字 之間的空格去掉

同時手機號碼會默認變成科學計數法的形式如：

手機號 1.865167e+10

這是因為我們默認數字使用浮點型存儲，所以會出現如下形式，我們可以將浮點型的格式設置為不顯示小數，使用如下命令

pd.set_option('display.float_format', lambda x: '%.0f' % x)

這涉及到的內容有將一條記錄存入列表中，其他并沒有什么難度，其代碼邏輯如下：

new_excel=[] for index,values in df.iterrows():if values["成果來源"]=="合著" or values["作 者"] in name_list:#new_excel.append(values)

pandas 導出excel

有了上述的new_excel列表，我們可以將其轉化為一個DataFrame對象，然后導出到excel。和輸出一樣，如果是單個表，我們可以使用to_excel 去輸出

df1.to_excel('e:/working_file/data.xlsx',sheet_name='sheet1')

對于有多個數據表，要輸出到一個文件，可以使用`

save_path = 'e:/working_file/data.xlsx' writer = pd.ExcelWriter(save_path) df1.to_excel(writer,sheet_name='sheet1') df2.to_excel(writer,sheet_name='sheet2') writer.save() #這就是將多個dataframe寫入到一個文件的方法了。

但是輸出結束后，你打開看看，會發現手機號那里還是科學計數法表示的，同時前面還多了序列，這時候就需要兩個屬性了，index=False 和float_format="%.0f" 0表示小數點后0位。
修改后代碼如下

df.to_excel("'e:/working_file/data.xlsx'",index=False,float_format="%.0f")

以上就是pandas處理excel表格的工作流，有不足的后期補充。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的pandas处理excel表格的工作流的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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