pandas读取excel某一列最大值

您好，对于您的问题，您可以使用pandas库中的read_excel函数来读取excel文件，并使用max函数来获取指定列的最大值。具体实现方法可以参考以下代码：

import pandas as pd

# 读取excel文件
df = pd.read_excel('your_file_path.xlsx')

# 获取指定列的最大值
max_value = df['your_column_name'].max()

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pandas 读取excel表格，A列式账号信息，B列是日期，C列是值，提取每个账号最后日期的哪行数据

要从Excel文件中提取每个账号（A列）的最后日期（假设B列是日期），你可以按照以下步骤操作：

1. 使用pandas读取Excel文件并选择需要的列。这里假设`df`是已经加载的数据框，A列为账户信息，B列为日期。

import pandas as pd
from tools import project_path

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel(project_path.excel_path, sheet_name='your_sheet_name')

# 提取A列和B列
account_data = df[['Account_column', 'Date_column']]  # 替换'Account_column'和'Date_column'为实际的列名

# 对A列进行排序，确保最后的日期对应每个账户
account_data.sort_values(by='Account_column', inplace=True)

# 取每个账户的最后一行（即日期列的最大值）
last_dates = account_data.groupby('Account_column')['Date_column'].max().reset_index()

print("每个账号最后的日期：\n", last_dates)

在这里，我们首先选择了A和B两列，然后按A列进行升序排序，这样最后一行就是每个账户的最新日期。`groupby('Account_column')`用于分组每个账户，`['Date_column'].max()`找到每个组内的最大日期，`reset_index()`重新设置索引以保留原始账户信息。

pycharm用pandas读取excel数据

在Charm中使用Pandas读取Excel数据可以按照以下步骤进行操作：
1. 安装所需的依赖包。如果在安装过程中遇到“import Error：Missing optional dependency ‘openpyxl‘. Use pip or conda to install openpyxl”错误提示，需要导入openpyxl包。你可以使用pip或conda来安装openpyxl。

2. 在PyCharm中创建一个Python文件，例如main.py。

3. 在main.py中导入pandas库。可以使用以下代码：

import pandas as pd

4. 在代码中指定Excel文件的路径。在path变量中，将文件的绝对路径和文件名放入引号中。确保路径使用原始字符串（在引号前加上r），以防止转义字符的影响。

5. 使用pd.read_excel()函数来读取Excel文件。在函数中，将路径变量作为第一个参数，并使用sheet_name参数指定要读取的工作表名称。如果不指定sheet_name参数，默认会返回整个工作表的数据。你可以使用以下代码来读取Excel数据：

exl = pd.read_excel(path, sheet_name="Sheet1")

6. 可以使用print()函数来打印Excel数据。例如，使用以下代码打印整个表的数据：

print(exl)

7. 你还可以使用其他功能来打印Excel数据的不同部分，例如打印头部数据、列标题、行、指定列或进行数据分析描述等。以下是一些示例代码：

# 打印头部数据
print(exl.head())

# 打印列标题
print(exl.columns)

# 打印行
print(exl.index)

# 打印指定列
print(exl["姓名"])

# 打印相应的描述，如中位数、最大值、最小值等分析描述
print(exl.describe())

这样，你就可以在PyCharm中使用Pandas来读取Excel数据了。记得在运行代码之前，将Excel文件的路径和名称更新到path变量中。<span class="em">1</span><span class="em">2</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [【python】pandas读取excel数据文件](https://blog.csdn.net/weixin_54163986/article/details/124830447)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [Python如何读取Excel表格数据](https://blog.csdn.net/m0_60324722/article/details/129835916)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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