pandas读取excel的行和列,pandas遍历excel列
1. pandas遍历excel列
将指定文件设置为只读，就可以在读取时跳过指定文件了。
2. pandas获取列
pandas 读excel，日期变成了数字，pandas方法解决
excel中的数据是：
pandas读取出来是：
import pandas as pd data = pd.read_excel('文件路径') data['发货日期'] = data['发货日期'].fillna(method='ffill') # 因为有合并单元格， data 12341234
3. pandas读取excel指定行列
第一，首先通过pandas读取文件，然后建立索引，通过索引判断行数，最后得到我们指定的行。
第二，通过唯一值来判断行是否为指定的行，然后读取此字段即可。
4. pandas获取excel列名
pandas提供了一个灵活高效的groupby功能，它使你能以一种自然的方式对数据集进行切片、切块、摘要等操作。根据一个或多个键（可以是函数、数组或DataFrame列名）拆分pandas对象。计算分组摘要统计，如计数、平均值、标准差，或用户自定义函数。对DataFrame的列应用各种各样的函数。应用组内转换或其他运算，如规格化、线性回归、排名或选取子集等。计算透视表或交叉表。执行分位数分析以及其他分组分析。 1、首先来看看下面这个非常简单的表格型数据集（以DataFrame的形式）： 123456789101112 >>> import pandas as pd>>> df = pd.DataFrame({'key1':['a', 'a', 'b', 'b', 'a'],... 'key2':['one', 'two', 'one', 'two', 'one'],... 'data1':np.random.randn(5),... 'data2':np.random.randn(5)})>>> df data1 data2 key1 key20 -0.410673 0.519378 a one1 -2.120793 0.199074 a two2 0.642216 -0.143671 b one3 0.975133 -0.592994 b two4 -1.017495 -0.530459 a one 假设你想要按key1进行分组，并计算data1列的平均值，我们可以访问data1，并根据key1调用groupby： 123 >>> grouped = df['data1'].groupby(df['key1'])>>> grouped
5. python pandas遍历
pandas.DataFrame.iterrows
DataFrame.iterrows()
迭代(iterate)覆盖整个DataFrame的行中，返回(index, Series)对。
import numpy as np
import pandas as pd
def _map(data, exp):
6. pandas遍历单元格
pandas与xlwings的区别
先说下xlwings与pandas的简单区别:pandas是对结构化数据的分析挖掘。要求数据非常规整。比如第一列单元格填什么字段,第二列填什么字段都很清楚。一般为二维数据。pandas读取excel会破坏excel的格式。比如说数据透视表,合并单。
7. pandas遍历excel每一行
首先需要导入pandas库，然后在调用pandas.read_excel()等等，就可以使用pandas读取数据。这也就成功打开pandas了
8. pandas遍历某一列
查看文件编码格式，编码格式不对应的话，结果可能会乱码。
还有就是代码本身问题，取错了表或行列，这个需要自己检查代码，多调试了