Python3使用pandas模块读写excel操作示例
本文实例讲述了Python3使用pandas模块读写excel操作。分享给大家供大家参考，具体如下：
前言
PythonDataAnalysisLibrary或pandas是基于NumPy的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具，能使我们快速便捷地处理数据。本文介绍如何用pandas读写excel。
1.读取excel
读取excel主要通过read_excel函数实现，除了pandas还需要安装第三方库xlrd。
pd.read_excel(io,sheetname=0,header=0,skiprows=None,skip_footer=0,index_col=None,names=None,parse_cols=None,parse_dates=False,date_parser=None,na_values=None,thousands=None,convert_float=True,has_index_names=None,converters=None,dtype=None,true_values=None,false_values=None,engine=None,squeeze=False,**kwds)
'''
该函数主要的参数为io、sheetname、header、names、encoding。
io:excel文件，可以是文件路径、文件网址、file-like对象、xlrdworkbook;
sheetname:返回指定的sheet，参数可以是字符串（sheet名）、整型（sheet索引）、list（元素为字符串和整型，返回字典{'key':'sheet'}）、none（返回字典，全部sheet）;
header:指定数据表的表头，参数可以是int、listofints，即为索引行数为表头;
names:返回指定name的列，参数为array-like对象。
encoding:关键字参数，指定以何种编码读取。
该函数返回pandas中的DataFrame或dictofDataFrame对象，利用DataFrame的相关操作即可读取相应的数据。
'''
#代码示例:
importpandasaspd
excel_path='example.xlsx'
d=pd.read_excel(excel_path,sheetname=None)
print(d['sheet1'].example_column_name)
2.写入excel
写入excel主要通过pandas构造DataFrame，调用to_excel方法实现。
DataFrame.to_excel(excel_writer,sheet_name='Sheet1',na_rep='',float_format=None,columns=None,header=True,index=True,index_label=None,startrow=0,startcol=0,engine=None,merge_cells=True,encoding=None,inf_rep='inf',verbose=True,freeze_panes=None)
'''
该函数主要参数为:excel_writer。
excel_writer:写入的目标excel文件，可以是文件路径、ExcelWriter对象;
sheet_name:被写入的sheet名称，string类型，默认为'sheet1';
na_rep:缺失值表示，string类型;
header:是否写表头信息，布尔或listofstring类型，默认为True;
index:是否写行号，布尔类型，默认为True;
encoding:指定写入编码，string类型。
'''
importpandasaspd
writer=pd.ExcelWriter('output.xlsx')
df1=pd.DataFrame(data={'col1':[1,1],'col2':[2,2]})
df1.to_excel(writer,'Sheet1')
writer.save()
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希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。