一、前言

最近總是和excel打交道，由於資料量較大，人工來修改某些資料可能會有點浪費時間，這時候就使用到了Python資料處理的神器—–Pandas庫，話不多說，直接上Pandas。

二、安裝

這次使用的python版本是python2.7，安裝python可以去python的官網進行下載，這裡不多說了。

安裝完成後使用Python自帶的包管理工具pip可以很快的安裝pandas。

pip install pandas

如果使用的是Anaconda安裝的Python，會自帶pandas。

三、read_excel()介紹

首先可以先建立一個excel檔案當作實驗資料，名稱為example.xlsx，內容如下：

這裡是很簡單的幾行資料，我們來用pandas實際操作一下這個excel表。

# coding:utf-8
import pandas as pd

data = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet1')
print data

結果如下：

這裡使用了read_excel()方法來讀取excel，來看一個read_excel()這個方法的API，這裡只截選一部分經常使用的引數：

pd.read_excel(io, sheet_name=0, header=0, names=None, index_col=None, usecols=None)

這裡主要引數為io，sheet_name，header，usecols和names

io：excel檔案，如果命名為中文，在python2.7中，需要使用decode()來解碼成unicode字串，例如： pd.read_excel('示例'.decode('utf-8))

sheet_name：返回指定的sheet，如果將sheet_name指定為None，則返回全表，如果需要返回多個表，可以將sheet_name指定為一個列表，例如['sheet1', 'sheet2']

header：指定資料表的表頭，預設值為0，即將第一行作為表頭。

usecols：讀取指定的列，例如想要讀取第一列和第二列資料：

    pd.read_excel("example.xlsx", sheet_name=None, usecols=[0, 1])
 

四、使用

這裡先來一個在機器學習中經常使用的：將所有gender為male的值改為0，female改為1。

# coding:utf-8
import pandas as pd
from pandas import DataFrame

# 讀取檔案
data = pd.read_excel("example.xlsx", sheet_name="Sheet1")

# 找到gender這一列，再在這一列中進行比較
data['gender'][data['gender'] == 'male'] = 0
data['gender'][data['gender'] == 'female'] = 1
print data

結果如下：

需要注意的是，這裡的data為excel資料的一份拷貝，對data進行修改並不會直接影響到我們原來的excel，必須在修改後儲存才能夠修改excel。儲存的程式碼如下：

DataFrame(data).to_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet1', index=False, header=True)

這時候我們再開啟example.xlsx檔案看看是否更改了：

如果我們想要新增加一列或者一行資料怎麼辦呢？這裡給出參考：

新增列資料：

data['列名稱'] = None

新增行資料，這裡行的num為excel中自動給行加的id數值

data.loc[行的num] = [值1， 值2， ...]

以上面的資料為例：

# coding:utf-8
import pandas as pd
from pandas import DataFrame

data = pd.read_excel("example.xlsx", sheet_name='Sheet1')

# 增加行資料，在第5行新增
data.loc[5] = ['James', 32, 'male']

# 增加列資料，給定預設值None
data['profession'] = None

# 儲存資料
DataFrame(data).to_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet1', index=False, header=True)

開啟excel看到的結果如下：

說完了增加一行或一列，那怎樣刪除一行或一列呢？

import pandas as pd
from pandas import DataFrame

data = pd.read_excel("example.xlsx", sheet_name='Sheet1')

# 刪除gender列，需要指定axis為1，當刪除行時，axis為0
data = data.drop('gender', axis=1)

# 刪除第3,4行，這裡下表以0開始，並且標題行不算在類
data = data.drop([2, 3], axis=0)

# 儲存
DataFrame(data).to_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet1', index=False, header=True)

這時候開啟excel可以看見gender列和除標題行的第3，4行被刪除了。

總結

pandas除了上述的基本功能以外，還有其它更高階的操作，想要進一步學習的小夥伴們可以去pandas網站進行學習。