Python 2.7 pandas의 read_excel에 대한 자세한 설명
이 글은 주로 Python 2.7 pandas의 read_excel에 대한 자세한 설명을 소개합니다. 이제는 모든 사람과 공유합니다. 필요한 친구들이 참조할 수 있습니다.
pandas 모듈 가져오기:
import pandas as pd
pandas 모듈을 읽으려면 import를 사용하고 편의를 위해 약어 pd를 사용합니다.
처리할 엑셀 파일 읽기:
df = pd.read_excel('log.xls')
read_excel 함수를 사용하여 엑셀 파일을 읽어옵니다. 이 함수는 엑셀 파일이 있는 경로로 대체되어야 합니다. 읽은 후에는 pandas DataFrame 객체가 됩니다. DataFrame은 열 중심의 2차원 테이블 구조이며 목록과 행 레이블을 포함합니다. Excel 파일에 대한 작업은 DataFrame에 대한 작업으로 변환됩니다. 또한 Excel에 여러 테이블이 포함된 경우 그 중 하나만 읽으려면 다음을 수행할 수 있습니다.
df = pd.read_excel('log.xls', sheetname=1)
0부터 계산하여 어떤 테이블인지 나타내는 매개변수 시트 이름이 추가되었습니다. 위에서 설정한 것은 두 번째 테이블인 1이다.
읽은 후 먼저 헤더 정보와 각 열의 데이터 유형을 확인할 수 있습니다.
df.dtypes
출력은 다음과 같습니다.
Member object Unnamed: 1 float64 Unnamed: 2 float64 Unnamed: 3 float64 Unnamed: 4 float64 Unnamed: 5 float64 家内外活动类型 object Unnamed: 7 object activity object dtype: object
마지막 행 추출 각 멤버가 연속적으로 나타나는 데이터:
new_df = df.drop_duplicates(subset='Member', keep='last')
위 명령문은 멤버 필드를 기준으로 중복 행을 제거하고 동일한 행에 데이터의 마지막 행을 유지한다는 의미입니다. 그러면 각 멤버의 마지막 행 데이터를 가져오고 필터링된 DataFrame이 반환됩니다.
다음으로 처리된 결과를 Excel 파일로 저장해야 합니다.
out = pd.ExcelWriter('output.xls') new_df.to_excel(out) out.save()
output.xls는 저장하려는 파일 이름입니다. 원하는 파일 이름을 선택한 다음 DataFrame의 내용을 저장할 수 있습니다. 이 파일을 마지막으로 시스템 디스크에 파일을 저장합니다.
다음으로 현재 디렉터리에 새 파일이 표시되며, Excel을 사용하여 직접 열고 볼 수 있습니다.
Pandas는 API 문서를 검색하여 특정 작업에 따라 작업을 완료하는 데 적합한 함수를 찾을 수도 있습니다.
첨부됨: 전체 예
#coding=utf-8 import pandas as pd # 读入excel文件中的第2个表 df = pd.read_excel('log.xls', sheetname=1) # 查看表的数据类型 print df.dtypes # 查看Member列的数据 print df['Member'] ''' # 新建一列,每一行的值是Member列和activity列相同行值的和 for i in df.index: df['activity_2'][i] = df['Member'][i] + df['activity'][i] ''' # 根据Member字段去除掉多余的行,并且保留相同行的最后一行数据 new_df = df.drop_duplicates(subset='Member', keep='last') # 导出结果 out = pd.ExcelWriter('output.xls') new_df.to_excel(out) out.save()
위 내용은 Python 2.7 pandas의 read_excel에 대한 자세한 설명의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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PHP는 주로 절차 적 프로그래밍이지만 객체 지향 프로그래밍 (OOP)도 지원합니다. Python은 OOP, 기능 및 절차 프로그래밍을 포함한 다양한 패러다임을 지원합니다. PHP는 웹 개발에 적합하며 Python은 데이터 분석 및 기계 학습과 같은 다양한 응용 프로그램에 적합합니다.

PHP는 웹 개발 및 빠른 프로토 타이핑에 적합하며 Python은 데이터 과학 및 기계 학습에 적합합니다. 1.PHP는 간단한 구문과 함께 동적 웹 개발에 사용되며 빠른 개발에 적합합니다. 2. Python은 간결한 구문을 가지고 있으며 여러 분야에 적합하며 강력한 라이브러리 생태계가 있습니다.

PHP는 1994 년에 시작되었으며 Rasmuslerdorf에 의해 개발되었습니다. 원래 웹 사이트 방문자를 추적하는 데 사용되었으며 점차 서버 측 스크립팅 언어로 진화했으며 웹 개발에 널리 사용되었습니다. Python은 1980 년대 후반 Guidovan Rossum에 의해 개발되었으며 1991 년에 처음 출시되었습니다. 코드 가독성과 단순성을 강조하며 과학 컴퓨팅, 데이터 분석 및 기타 분야에 적합합니다.

Python은 부드러운 학습 곡선과 간결한 구문으로 초보자에게 더 적합합니다. JavaScript는 가파른 학습 곡선과 유연한 구문으로 프론트 엔드 개발에 적합합니다. 1. Python Syntax는 직관적이며 데이터 과학 및 백엔드 개발에 적합합니다. 2. JavaScript는 유연하며 프론트 엔드 및 서버 측 프로그래밍에서 널리 사용됩니다.

Sublime 텍스트로 Python 코드를 실행하려면 먼저 Python 플러그인을 설치 한 다음 .py 파일을 작성하고 코드를 작성한 다음 CTRL B를 눌러 코드를 실행하면 콘솔에 출력이 표시됩니다.

Visual Studio Code (VSCODE)에서 코드를 작성하는 것은 간단하고 사용하기 쉽습니다. vscode를 설치하고, 프로젝트를 만들고, 언어를 선택하고, 파일을 만들고, 코드를 작성하고, 저장하고 실행합니다. VSCODE의 장점에는 크로스 플랫폼, 무료 및 오픈 소스, 강력한 기능, 풍부한 확장 및 경량 및 빠른가 포함됩니다.

Golang은 성능과 확장 성 측면에서 Python보다 낫습니다. 1) Golang의 컴파일 유형 특성과 효율적인 동시성 모델은 높은 동시성 시나리오에서 잘 수행합니다. 2) 해석 된 언어로서 파이썬은 천천히 실행되지만 Cython과 같은 도구를 통해 성능을 최적화 할 수 있습니다.

메모장에서 Python 코드를 실행하려면 Python 실행 파일 및 NPPEXEC 플러그인을 설치해야합니다. Python을 설치하고 경로를 추가 한 후 nppexec 플러그인의 명령 "Python"및 매개 변수 "{current_directory} {file_name}"을 구성하여 Notepad의 단축키 "F6"을 통해 Python 코드를 실행하십시오.
