数据清洗之 Excel文件读写
【摘要】 Excel文件读写
使用read_excel读取，读取后的结果为dataframe格式读取excel文件和csv文件参数大致一样，但要考虑工作表sheet页参数较多，可以自行控制，但很多时候使用默认参数读取excel时，注意编码，常用编码为utf-8、gbk、gbk2312和gb18030等使用to_excel快速保存为xlsx格式
import pandas as...
Excel文件读写
- 使用read_excel读取，读取后的结果为dataframe格式
- 读取excel文件和csv文件参数大致一样，但要考虑工作表sheet页
- 参数较多，可以自行控制，但很多时候使用默认参数
- 读取excel时，注意编码，常用编码为utf-8、gbk、gbk2312和gb18030等
- 使用to_excel快速保存为xlsx格式
import pandas as pd
import os
- 1
- 2
os.getcwd()
- 1
'D:\\Jupyter\\notebook\\Python数据清洗实战\\数据清洗之文件读写'
- 1
os.chdir('D:\\Jupyter\\notebook\\Python数据清洗实战\\数据')
- 1
df1 = pd.read_excel('meal_order_detail.xlsx', encoding='utf-8', sheet_name='meal_order_detail1')
- 1
df1.head(5)
- 1
| detail_id | order_id | dishes_id | logicprn_name | parent_class_name | dishes_name | itemis_add | counts | amounts | cost | place_order_time | discount_amt | discount_reason | kick_back | add_inprice | add_info | bar_code | picture_file | emp_id | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 2956 | 417 | 610062 | NaN | NaN | 蒜蓉生蚝 | 0 | 1 | 49 | NaN | 2016-08-01 11:05:36 | NaN | NaN | NaN | 0 | NaN | NaN | caipu/104001.jpg | 1442 |
| 1 | 2958 | 417 | 609957 | NaN | NaN | 蒙古烤羊腿\r\n\r\n\r\n | 0 | 1 | 48 | NaN | 2016-08-01 11:07:07 | NaN | NaN | NaN | 0 | NaN | NaN | caipu/202003.jpg | 1442 |
| 2 | 2961 | 417 | 609950 | NaN | NaN | 大蒜苋菜 | 0 | 1 | 30 | NaN | 2016-08-01 11:07:40 | NaN | NaN | NaN | 0 | NaN | NaN | caipu/303001.jpg | 1442 |
| 3 | 2966 | 417 | 610038 | NaN | NaN | 芝麻烤紫菜 | 0 | 1 | 25 | NaN | 2016-08-01 11:11:11 | NaN | NaN | NaN | 0 | NaN | NaN | caipu/105002.jpg | 1442 |
| 4 | 2968 | 417 | 610003 | NaN | NaN | 蒜香包 | 0 | 1 | 13 | NaN | 2016-08-01 11:11:30 | NaN | NaN | NaN | 0 | NaN | NaN | caipu/503002.jpg | 1442 |
df1 = pd.read_excel('meal_order_detail.xlsx', encoding='utf-8', sheet_name=0) # sheet_name 可根据索引值取工作簿 等于0即为第一个工作簿
- 1
df1.head(5)
- 1
| detail_id | order_id | dishes_id | logicprn_name | parent_class_name | dishes_name | itemis_add | counts | amounts | cost | place_order_time | discount_amt | discount_reason | kick_back | add_inprice | add_info | bar_code | picture_file | emp_id | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 2956 | 417 | 610062 | NaN | NaN | 蒜蓉生蚝 | 0 | 1 | 49 | NaN | 2016-08-01 11:05:36 | NaN | NaN | NaN | 0 | NaN | NaN | caipu/104001.jpg | 1442 |
| 1 | 2958 | 417 | 609957 | NaN | NaN | 蒙古烤羊腿\r\n\r\n\r\n | 0 | 1 | 48 | NaN | 2016-08-01 11:07:07 | NaN | NaN | NaN | 0 | NaN | NaN | caipu/202003.jpg | 1442 |
| 2 | 2961 | 417 | 609950 | NaN | NaN | 大蒜苋菜 | 0 | 1 | 30 | NaN | 2016-08-01 11:07:40 | NaN | NaN | NaN | 0 | NaN | NaN | caipu/303001.jpg | 1442 |
| 3 | 2966 | 417 | 610038 | NaN | NaN | 芝麻烤紫菜 | 0 | 1 | 25 | NaN | 2016-08-01 11:11:11 | NaN | NaN | NaN | 0 | NaN | NaN | caipu/105002.jpg | 1442 |
| 4 | 2968 | 417 | 610003 | NaN | NaN | 蒜香包 | 0 | 1 | 13 | NaN | 2016-08-01 11:11:30 | NaN | NaN | NaN | 0 | NaN | NaN | caipu/503002.jpg | 1442 |
os.getcwd()
- 1
'D:\\Jupyter\\notebook\\Python数据清洗实战\\数据'
- 1
df1.to_excel('asdf.xlsx', index=False, sheet_name='one')
- 1
文章来源: ruochen.blog.csdn.net，作者：若尘，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。
原文链接：ruochen.blog.csdn.net/article/details/105465631
【版权声明】本文为华为云社区用户转载文章，如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，欢迎发送邮件进行举报，并提供相关证据，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容，举报邮箱：
cloudbbs@huaweicloud.com
- 点赞
- 收藏
- 关注作者
评论（0）