Python Pandas操作Excel:DataFrame列处理与实战示例
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更新于2024-08-30
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本篇文章主要介绍了如何使用Python的pandas库对Excel文件进行操作,特别关注DataFrame对象中列(Column)的处理。pandas的DataFrame是一个强大的数据结构,它的每一行或列都表现为一个Series对象,这使得数据处理和分析变得高效。
首先,我们学习了如何读取Excel文件,例如使用`pd.read_excel()`函数导入数据,如文件'./excel-comp-data.xlsx'。通过`type(df1['city'])`检查,可以确认数据列的类型为`pandas.core.series.Series`,这体现了pandas基于numpy进行底层数据操作的特点,所有计算都是针对整个列进行的。
对于数据操作,文章展示了如何增加新的计算列。例如,通过将不同月份的数据相加,如`df1['Total'] = df1['Jan'] + df1['Feb'] + df1['Mar']`,可以轻松地在DataFrame中创建新的数据项。这里的加法操作是利用Series的性质,可以逐元素进行。
接下来,文章涉及条件计算列的创建。在pandas中,可以使用`numpy.where()`函数来根据特定条件应用不同的值,如根据'(total'列大于200,000)设置类别为'A',否则为'B',即`df1['category'] = np.where(df1['total'] > 200000, 'A', 'B')`。
在调整列的位置时,文章提到了`dataframe.insert()`方法。这种方法允许我们在DataFrame的指定位置插入新的列,比如在现有的'state'列之后添加列'abbreviation',这与Excel中的插入操作相似,但更具灵活性。
总结来说,这篇文章详细展示了如何使用pandas对Excel数据进行增删改查,包括创建计算列、条件计算和调整列位置等基本操作,这对于理解和处理大量Excel数据具有实际指导意义。对于初学者或进阶用户,熟练掌握这些操作技巧能极大地提高数据处理效率。
2021-01-20 上传
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