用python编写程序读取excel文件,用loc和iloc,在做增加,删除
时间: 2023-07-18 15:21:44 浏览: 76
好的,以下是一个简单的Python程序,用于读取Excel文件,并使用loc和iloc进行增加和删除。
首先,我们需要安装pandas库,以下是安装方法:
```python
pip install pandas
```
然后,我们可以使用pandas读取Excel文件。以下是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('file_name.xlsx')
# 使用loc增加一行数据
df.loc[len(df)] = ['new_data_1', 'new_data_2', 'new_data_3']
# 使用iloc删除第一行数据
df = df.iloc[1:]
# 将修改后的数据保存到Excel文件
df.to_excel('file_name.xlsx', index=False)
```
在这个例子中,我们首先使用pandas的read_excel函数读取Excel文件。然后,我们使用loc方法在DataFrame的末尾增加一行数据,使用iloc方法删除第一行数据。最后,我们使用to_excel方法将修改后的数据保存到Excel文件。
需要注意的是,这些操作都是在内存中进行的。如果需要将修改后的数据保存到Excel文件中,需要调用to_excel方法。
相关问题
写个python程序在excel文件里面画个雷达图并保存
好的,以下是一个简单的Python程序,可以在Excel文件中绘制雷达图并保存:
首先,我们需要安装pandas和matplotlib库:
```python
pip install pandas matplotlib
```
然后,我们可以使用以下代码在Excel文件中创建一个雷达图:
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')
# 创建一个雷达图
fig = plt.figure(figsize=(6, 6))
ax = fig.add_subplot(111, polar=True)
# 设置雷达图的标签和范围
categories = list(df.columns)[1:]
N = len(categories)
angles = [n / float(N) * 2 * 3.141592653589793 for n in range(N)]
angles += angles[:1]
ax.set_thetagrids([a * 180 / 3.141592653589793 for a in angles], categories, fontsize=10)
ax.set_theta_offset(3.141592653589793 / 2)
ax.set_theta_direction(-1)
ax.set_rlabel_position(0)
# 绘制雷达图
for i in range(len(df)):
values = df.iloc[i, 1:].values.flatten().tolist()
values += values[:1]
ax.plot(angles, values, linewidth=1.5, linestyle='solid', label=df.iloc[i, 0])
ax.fill(angles, values, alpha=0.25)
# 添加图例和标题
plt.legend(loc='upper right', bbox_to_anchor=(0.1, 0.1))
plt.title('Radar Chart')
# 保存图片
plt.savefig('radar_chart.png', dpi=300, bbox_inches='tight')
```
在这个例子中,我们假设数据存储在名为"data.xlsx"的Excel文件中。我们使用pandas库读取Excel文件并将其存储在DataFrame对象"df"中。然后,我们使用matplotlib库创建一个雷达图,并将数据添加到图表中。最后,我们添加一个图例和标题,并将图表保存为"radar_chart.png"文件。
请注意,这个例子中使用的是Python的默认matplotlib样式。如果需要更改样式,请参考matplotlib文档。
用python的pandas读取excel文件,查询某一行某一列的结果,如果为空则输出null,否则打印结果
可以使用pandas的`read_excel`函数读取excel文件,然后使用`.iloc`或`.loc`方法来查询某一行某一列的结果。如果结果为空,则可以使用条件判断语句输出`null`,否则打印结果。
下面是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
# 读取excel文件
df = pd.read_excel('example.xlsx')
# 查询第2行第3列的结果
result = df.iloc[1, 2]
# 判断结果是否为空
if pd.isna(result):
print('null')
else:
print(result)
```
其中,`isna`用于判断结果是否为空,如果为空则返回True,否则返回False。注意,如果excel中的单元格为空,则在pandas中会被表示为NaN。
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