python获取excel数据，在编号一列中，去除开头为BZ和CZ的数据，用pandas

时间: 2024-05-11 21:14:46 浏览: 72

Python pandas如何向excel添加数据

在Python数据分析领域，pandas库是一个不可或缺的工具，它提供了高效的数据处理能力。当我们需要将数据存储或展示在Excel文件中时，pandas提供了一系列方便的API。本篇将详细介绍如何使用pandas向Excel文件添加数据，包括单个DataFrame和多个工作表的写入。我们来看如何将整个DataFrame写入Excel文件。这可以通过调用DataFrame对象的`to_excel()`方法来实现。假设`output`是你要保存的数据框，你可以使用以下代码将其写入Excel： ```python # output为要保存的DataFrame output.to_excel('保存路径 + 文件名.xlsx') ``` 这里的`'保存路径 + 文件名.xlsx'`是你要保存的Excel文件的完整路径和文件名，记得包含扩展名`.xlsx`。默认情况下，`to_excel()`会将DataFrame的所有列都写入Excel，并且第一行作为表头。如果需要自定义设置，例如表头位置、是否包含索引等，可以传入相应的参数，例如`header=False`表示不写入表头，`index=False`表示不写入行索引。然而，有时我们可能需要在一个Excel文件中写入多个独立的数据表，即多个工作表。这时，我们可以使用`pandas.ExcelWriter`类来创建一个Excel文件的写入器。下面是一个示例： ```python # 创建一个空的DataFrame，用于初始化Excel文件 nan_excel = pd.DataFrame() nan_excel.to_excel(path + filename) # 创建ExcelWriter对象，指定要写入的Excel文件 writer = pd.ExcelWriter(path + filename) # sheets是要写入的excel工作簿名称列表 sheets = ['Sheet1', 'Sheet2', 'Sheet3'] for sheet in sheets: # 将每个DataFrame写入对应的工作表 output.to_excel(writer, sheet_name=sheet) # 保存writer中的数据至excel # 如果省略writer.save()，则数据不会写入到上边创建的excel文件中 writer.save() ``` 在这个例子中，`ExcelWriter`被用来打开已存在的Excel文件（由`nan_excel`创建），然后通过`to_excel()`方法将`output`数据框逐个写入指定的工作表。注意，`sheet_name`参数指定了工作表的名称。必须调用`writer.save()`来实际保存所有写入的数据。除了基本的写入操作，`to_excel()`方法还可以接受很多其他参数来定制输出，如设置浮点数的精度、调整列宽、设置样式等。例如，`float_format`参数可以控制浮点数的显示格式，`col_space`可以设定列宽。此外，通过`openpyxl`或`xlsxwriter`引擎，还可以实现更复杂的格式设置，如自定义颜色、字体、边框等。 pandas提供了一套强大的工具，使得在Python中向Excel添加数据变得简单而灵活。无论是单个工作表还是多个工作表，只需几行代码就能轻松完成。在实际工作中，根据需求选择合适的写入方式和参数设置，可以大大提高数据处理的效率和效果。希望这些内容能帮助你更好地理解和应用pandas的Excel操作。

可以这样实现： ``` import pandas as pd # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('data.xlsx') # 筛选出编号一列中不以BZ和CZ开头的数据 df = df[~df['编号'].str.startswith(('BZ', 'CZ'))] # 输出筛选后的结果 print(df) ```

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