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Python基础教程:详解Pandas的read_excel函数

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简介:
本教程详细讲解了如何使用Python中的Pandas库读取Excel文件。通过学习read_excel函数及其参数设置,掌握高效的数据处理技巧。适合初学者入门。 这篇文章主要介绍了Python 中pandas.read_excel的详细介绍资料。以下是示例代码: ```python #coding:utf-8 import pandas as pd import numpy as np filefullpath = /home/geeklee/temp/all_gov_file/pol_gov_mon/downloads/1.xls ``` 这段代码展示了如何使用`pandas.read_excel()`函数读取Excel文件。

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  • PythonPandasread_excel
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    本教程详细讲解了如何使用Python中的Pandas库读取Excel文件。通过学习read_excel函数及其参数设置,掌握高效的数据处理技巧。适合初学者入门。 这篇文章主要介绍了Python 中pandas.read_excel的详细介绍资料。以下是示例代码: ```python #coding:utf-8 import pandas as pd import numpy as np filefullpath = /home/geeklee/temp/all_gov_file/pol_gov_mon/downloads/1.xls ``` 这段代码展示了如何使用`pandas.read_excel()`函数读取Excel文件。
  • pandasread_excel()和to_excel()
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    本文详细介绍了Python数据分析库Pandas中的两个重要函数——`read_excel()`和`to_excel()`的功能、参数以及使用方法,帮助读者掌握如何高效地读取与存储Excel数据。 本段落主要介绍了pandas的read_excel()和to_excel()函数解析,并通过示例代码进行了详细讲解,对学习或工作中使用这些功能具有参考价值。希望读者能够跟随文章内容一起学习和掌握相关知识。
  • 关于Python 2.7 pandasread_excel细说明
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    本文章详细介绍Python 2.7版本下pandas库中的read_excel函数使用方法,包括参数设置、数据读取技巧及常见问题解析。 导入pandas模块: import pandas as pd 使用`import`读入pandas模块,并且为了方便使用其缩写pd指代。 读入待处理的excel文件: ```python df = pd.read_excel(log.xls) ``` 通过使用`read_excel`函数读入excel文件,后面需要替换成excel文件所在的路径。读入之后变为pandas的DataFrame对象。DataFrame是一个面向列(column-oriented)的二维表结构,且含有列表和行标,对excel文件的操作就转换为对DataFrame操作。 另外,如果一个excel包含多个表格,并且只想读取其中一个可以: ```python df = pd.read_excel(path_to_file.xls, sheet_name=Sheet1) ``` 其中`sheet_name`参数用于指定需要读入的特定工作表名称或索引。
  • Python pandas库中isnull()
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    本文详细介绍Python pandas库中的isnull()函数,包括其功能、使用方法及常见应用场景,帮助读者掌握数据预处理技巧。 今天为大家分享一篇关于Python pandas库中的isnull()函数的详细介绍,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随文章深入了解吧。
  • Python help()
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    本教程详细解析了Python中的help()函数,包括其基本用法、功能特点以及在代码调试和学习过程中的应用技巧。适合初学者深入了解。 help函数是Python的一个内置函数(无需导入),它可以在任何时候被使用来获取关于其他函数或模块的信息。利用这个功能,你可以查看不熟悉的Python自带的函数或是模块的具体用途。 具体来说,当编写代码时,你可能会用到一些不太常用的函数或者模块,这时候就可以借助help()函数来了解这些工具的作用和如何正确地使用它们。需要注意的是:帮助信息不仅包括了参数列表、返回值类型等基本信息,还提供了详细的说明文档以及示例代码供参考。 此外,还有一个叫做dir()的Python内置函数可以帮助你列出某个对象的所有属性及方法名称(例如一个类中的所有成员变量)。然而,在查找特定功能或模块时,请注意区分help与dir的作用:前者提供详尽的帮助信息;后者则仅输出可用的方法列表。
  • Python据分析与Pandas.pdf
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    本书为初学者提供了一站式的Python数据分析入门指南,重点介绍了Pandas库的基础知识和使用技巧,帮助读者快速掌握数据处理技能。 Python数据分析Pandas快速入门教程是一本电子版书籍,旨在帮助读者学习如何使用Pandas进行数据处理。这本书适合希望掌握Python数据处理技能的学习者阅读。
  • Python递归
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    本教程深入浅出地讲解了Python中递归函数的概念、工作原理及应用场景,适合初学者和进阶者参考学习。 上一期我们介绍了函数式编程,本期我们将讨论递归的函数内容。按照惯例,我会把重点内容整理出来,并用通俗易懂的语言解释,同时结合实际应用帮助大家理解。 关于递归: 百度定义:是指一个过程或程序直接或间接地调用自己的情况。在计算机编程里,递归指的是函数不断引用自身的过程,直到问题可以被解决到不需要进一步递归的状态为止。使用递归解决问题时思路清晰、代码简洁,但可能会消耗较多的栈空间,在内存有限的情况下(如嵌入式系统或者内核态编程)应避免采用。所有的递归算法都可以改写成非递归形式。 总结理解:当一个函数在内部调用自身的情况称为递归 Python中的递归是一种强大的工具,允许函数在其执行过程中自我引用并解决更小规模的相同问题,直到达到可以直接解决问题的基础情况(base case)为止。每个递归实例都包括两部分:递归调用和终止条件。 优点: 1. 代码结构清晰且易于理解。 2. 减少重复代码,使程序更加紧凑。 缺点: 1. 每次函数调用都会增加栈空间的使用量,如果递归层次过深可能导致堆栈溢出(stack overflow)。 2. 相比非递归算法可能有更高的时间开销,在处理大量数据时尤其明显。 实例分析: - `func`和`foo`分别展示了直接与间接调用自身的例子。 - `age`函数通过不断减少参数值直到达到基础情况来计算年龄,最后逐级返回结果。 - 在搜索嵌套列表的例子中,递归被用来遍历并打印元素。这种情况下是从最底层开始处理问题,并逐步向上回溯到原始的请求。 - 计算阶乘时,`fact(5)`会通过递归转化为`5 * fact(4)`, 直至到达基础情况 `fact(1)=1`. - 斐波那契数列可以通过定义每个数字是前两个数字之和来实现递归计算:即`fib(n) = fib(n-1) + fib(n-2)`。 - 汉诺塔问题中,通过递归来解决从一个柱子移动到另一个柱子的盘片问题。 注意,在内存或性能敏感的情况下,应该考虑使用非递归算法如迭代以节省资源。同时正确设置基础情况和理解调用顺序对于避免无限循环及保证程序运行至关重要。
  • Python:Math库常用Python 2示例展示
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    本教程深入讲解Python Math库中的常用函数,并提供Python 2版本的具体示例代码,帮助初学者掌握数学运算技巧。 Python的math库是进行数学运算的核心模块,在处理浮点数方面提供了丰富的函数支持。这个库在Python 2和Python 3版本间都是可用的,这里我们将重点介绍Python 2中的示例用法。 以下是math库中一些常用的基本操作: 1. `ceil(x)`:返回大于或等于x的最小整数值。 2. `floor(x)`:与`ceil`相反,它返回小于或等于x的最大值。 3. `trunc(x)`:去除浮点数的小数部分,仅保留整数部分。 4. `copysign(x, y)`:根据y的符号来复制x的数值。 5. `modf(x)`:将一个数字分解为小数和整数两部分,并返回元组形式的结果。 6. `factorial(x)`:计算非负整数x的阶乘值,即所有小于等于x且与它有相同正负号的所有正整数之积。 7. `fmod(x, m)`:求浮点数值x除以m后的余数。 8. `frexp(x)`:将一个数字分解为尾数和指数两部分,并返回元组形式的结果,其中第一个元素是0.1到1之间的值,第二个元素表示二进制指数。 9. `ldexp(x, i)`:计算x乘以2的i次幂的结果。 此外还有一些重要的函数: - `exp(x)`: 计算e(自然对数底)的x次方。 - `log(x[, base])` : 返回数字x在指定基数base下的对数值,如果未提供基数,则默认为自然对数。 - `log1p(x)`:计算值(1+x)的自然对数,特别适用于当x接近0时的情况以提高精度。 - `log10(x)`:返回给定数值x以10为底的对数值。 - `pow(x, y)` : 计算并返回x的y次幂的结果。 - `sqrt(x)`:计算非负数x的平方根。 在处理三角函数方面,math库同样提供了丰富的支持: - `sin(x)`, `cos(x)`, 和`tan(x)` :这组函数接收以弧度为单位的角度值作为参数,并返回对应的正弦、余弦和正切结果。 - `asin(x)`, `acos(x)`, 和`atan(x)`:这是上述三者的逆运算,输出角度的弧度形式的结果。 - `atan2(y, x)` : 计算并返回点 (x,y) 与原点之间的角(以弧度为单位)。 - `degrees(x)` 和`radians(x)` :这组函数用于在角度和弧度之间进行转换。 - `hypot(x, y)`:计算直角三角形斜边长度,即利用勾股定理求解。 除了上述介绍的这些基础功能外,math库还包含了一些高级数学运算相关的实用函数如`erf(x)`, `gamma(x)`等,在特定的专业领域内非常有用。需要注意的是,在使用这些函数时应该注意它们输入和输出的数据类型通常都是浮点数形式,并且在Python 2版本中可能需要特别处理整型与浮点型之间的转换问题,以避免意外的行为发生。 总之,熟悉并掌握math库的用法对于进行科学计算、数据分析及图形绘制等开发工作来说是至关重要的。通过有效利用这些基础数学运算函数,开发者可以更高效地完成各种复杂的编程任务。
  • PythonPandas DataFrame与示例汇总
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    本教程全面介绍Python中Pandas库的DataFrame常用功能及示例代码,帮助读者快速掌握数据操作技巧。 本段落部分内容来自网络整理,部分为个人整理。 目录介绍Pandas中DataFrame基本函数整理(全): - 构造数据框、属性和数据类型转换; - 索引和迭代二元运算; - 函数应用&分组&窗口描述统计学; - 从新索引&选取&标签操作处理缺失值; - 从新定型&排序&转变形态Combining & joining & merging; - 时间序列作图转换为其他格式。 例子: 导入包 pandas.DataFrame pandas.DataFrame.dtypes pandas.DataFrame.head pandas.DataFrame.tail pandas.DataFrame.index pandas.DataFrame.to_numpy
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    本教程详细讲解了使用Python和OpenCV进行图像处理与分析的基础知识及实用技巧,适合初学者入门。 `cv2.imread()` 函数用于读取图像文件。第二个参数指定如何读取图像: - `cv2.IMREAD_COLOR`: 以彩色模式(默认为BGR)读入图片。 - `cv2.IMREAD_GRAYSCALE`: 将图片转换成灰度图进行读取。 显示图像可以使用`cv2.imshow()`函数,该函数允许创建多个窗口。此外,可以通过调用`cv2.waitKey()`来等待特定时间以检测键盘输入。 为了自定义窗口大小,可以利用 `cv2.namedWindow()` 函数,并通过设置属性参数指定窗口的模式: - `cv2.WINDOW_AUTOSIZE`: 窗口尺寸会自动调整为图像的实际大小。 - `cv2.WINDOW_NORMAL`: 允许手动调节窗口大小。