pandas统计excel表的行数

可以使用`pandas`中的`read_excel`方法读取Excel表格，并使用`shape`属性获取表格的行数和列数。示例代码如下：

import pandas as pd

# 读取Excel表格
df = pd.read_excel('example.xlsx')

# 获取行数
rows = df.shape[0]

print('Excel表格共有%d行。' % rows)

其中，`example.xlsx`是要读取的Excel表格文件名，`df.shape`返回一个元组，第一个元素表示行数，第二个元素表示列数。因此，`df.shape[0]`就是表格的行数。

相关问题

分组统计excel表中每个数值的行数

要分组统计Excel表中每个数值的行数，您可以使用`pandas`库来完成。以下是实现这一目标的一般步骤：

1. 导入`pandas`库：

import pandas as pd

2. 使用`read_excel`函数读取Excel文件：

data = pd.read_excel('your_file.xlsx')

请确保将'your_file.xlsx'替换为实际的Excel文件路径。

3. 使用`value_counts`函数对某一列进行值计数：

value_counts = data['your_column_name'].value_counts()

请将'your_column_name'替换为您要进行值计数的实际列名称。

4. 打印分组统计结果：

print(value_counts)

完整的示例代码如下所示：

import pandas as pd

data = pd.read_excel('your_file.xlsx')
value_counts = data['your_column_name'].value_counts()

print(value_counts)

这样，您就可以获得Excel表中每个数值的行数统计结果。

pandas读取excel

Pandas是Python中最常使用的数据处理库之一，可以方便地对Excel表格进行读取、数据清洗、分析和可视化等操作。

要读取Excel文件，需要先导入Pandas库，然后使用Pandas的read_excel函数读取文件。read_excel函数可以自动识别文件中的表格和数据，返回Pandas的数据框DataFrame。

读取Excel文件的基本语句如下：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('file.xlsx')

其中，'file.xlsx'是Excel文件路径，可以是本地文件或网络文件。

除了文件路径之外，还可以通过参数指定读取的具体数据，如sheet_name表示读取的表格名，header表示表头的行数，index_col表示使用哪些列作为索引等。

读取完Excel文件之后，可以进行进一步地数据清洗、筛选和操作，例如删除数据、填充缺失值、计算统计量等。

在操作完数据后，还可以使用Pandas对数据进行可视化，例如绘制折线图、柱状图等。可以使用Pandas提供的plot函数实现，也可以使用Matplotlib库辅助绘图。