用data_dframe方式读取excel文件

好，以下是使用pandas库中的read_excel函数以data_dframe方式读取excel文件的代码示例：

import pandas as pd

# 读取excel文件
df = pd.read_excel('文件路径/文件名.xlsx', sheet_name='工作表名称')

# 输出读取到的数据
print(df)

其中，`文件路径/文件名.xlsx`为要读取的excel文件的完整路径及文件名，`工作表名称`为要读取的工作表的名称。如果不指定`sheet_name`参数，则默认读取第一个工作表。

相关问题

python项目实战北京租房数据分析

根据提供的引用内容，可以看出这是一篇关于北京租房数据分析的Python项目实战。具体步骤如下：

1.读取数据

import pandas as pd

data_dframe = pd.read_csv('链家北京租房数据.csv',header=0,encoding='gbk')

2.数据清洗和预处理

# 删除重复数据
data_dframe.drop_duplicates(inplace=True)

# 删除缺失值
data_dframe.dropna(inplace=True)

# 将面积和价格转换为数值类型
data_dframe['面积(㎡)'] = data_dframe['面积(㎡)'].astype(float)
data_dframe['价格(元/月)'] = data_dframe['价格(元/月)'].astype(int)

# 添加新的列：户型
data_dframe['户型'] = data_dframe['区域'].str.extract('(\d+)室')

3.数据分析和可视化

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 按区域分组统计房源数量和平均租金
new_df_Quyu = data_dframe.groupby('区域').agg({'小区名称':'count','价格(元/月)':'mean'})
new_df_Quyu.reset_index(inplace=True)
new_df_Quyu.rename(columns={'小区名称':'房源数量','价格(元/月)':'平均租金'},inplace=True)

# 按户型分组统计房源数量和平均租金
new_df_Hx = data_dframe.groupby('户型').agg({'小区名称':'count','价格(元/月)':'mean'})
new_df_Hx.reset_index(inplace=True)
new_df_Hx.rename(columns={'小区名称':'户型数量','价格(元/月)':'平均租价'},inplace=True)

# 绘制区域分组柱状图
x_Quyu = new_df_Quyu['区域']
y1_Quyu = new_df_Quyu['房源数量']
y2_Quyu = new_df_Quyu['平均租金']
fig_Quyu,ax1_Quyu = plt.subplots() # 可在一个图片中使用不同的y轴
ax2_Quyu = ax1_Quyu.twinx()
ax1_Quyu.bar(x_Quyu,y1_Quyu,color='blue')
ax2_Quyu.plot(x_Quyu,y2_Quyu,color='red')
ax1_Quyu.set_xlabel('区域')
ax1_Quyu.set_ylabel('房源数量',color='blue')
ax2_Quyu.set_ylabel('平均租金',color='red')
plt.show()

# 绘制户型分组折线图
x_Hx = new_df_Hx['户型']
y1_Hx = new_df_Hx['户型数量']
y2_Hx = new_df_Hx['平均租价']
fig_Hx,ax1_Hx = plt.subplots() # 可在一个图片中使用不同的y轴
ax2_Hx = ax1_Hx.twinx()
ax1_Hx.plot(x_Hx,y1_Hx,color='blue')
ax2_Hx.plot(x_Hx,y2_Hx,color='red')
ax1_Hx.set_xlabel('户型种类')
ax1_Hx.set_ylabel('户型数量',color='blue')
ax2_Hx.set_ylabel('平均租价',color='red')
plt.show()

pandas题目：已知一个如下所示的数据框dframe，请按列“score”进行排序，并把前三项数据输出（5分）importpandasaspddframe=pd.DataFrame({'name':['Alex','Bob','Carry'],'score':[87,92,79]})

代码如下：

import pandas as pd

dframe = pd.DataFrame({'name':['Alex','Bob','Carry'], 'score':[87,92,79]})
sorted_dframe = dframe.sort_values('score', ascending=False)
top_three = sorted_dframe.head(3)

print(top_three)

输出结果为：

   name  score
1   Bob     92
0  Alex     87
2  Carry     79