Es ist fast Zeit, Pandas für geschäftliche Zwecke einzusetzen Ich weiß nicht, welche Zahl ich brauen soll, aber ich möchte die häufig verwendeten Verfahren zusammenfassen.
import pandas as pd
#Dateiname: Beispiel.csv
#Der Inhalt der Datei wird unten beschrieben
# 1,Probieren Sie Taro,30
# 2,Probe Hanako,25
# 3,Probe Jiro,28
df = pd.read_csv('sample.csv',
#Wenn Keine, gibt es keine Überschrift, und wenn Sie eine Zahl angeben, wird diese Zeile als Überschrift interpretiert.
header=None,
#Geben Sie die zu indizierende Spalte an. * Hier die erste Spalte(1,2,Teil 3)
index_col=0,
#Definieren Sie den Spaltennamen
names=('name', 'age'),
#Definieren Sie den Datentyp der Spalte
dtype={'name': str, 'age': int}
)
import pandas as pd
#Dateiname: Beispiel.xlsx
#* Der Inhalt der Datei entspricht dem der obigen CSV-Datei.
df = pd.read_excel('sample.xlsx',
dtype={'name': str, 'age': int}
)
import pandas as pd
excel_book = pd.ExcelFile('sample.xlsx')
#Sie können eine Liste der Blattnamen der geladenen Blätter in einer Liste abrufen.
sheet_name_list = excel_book.sheet_names
#Wenn Sie einen Blattnamen angeben, können Sie den Inhalt dieses Blattes abrufen.
df = excel_book.parse('sheet1')
import pandas as pd
#Das erste Argument ist der Name der Ausgabedatei
df.to_csv('sample.csv',
#Setzen Sie False, wenn kein Header benötigt wird
header=False,
#Setzen Sie False, wenn kein Index benötigt wird
index=False,
#Wird beim Begrenzen der Ausgabespalten festgelegt
columns=['name']
)
import pandas as pd
#Das erste Argument ist der Name der Ausgabedatei
df.to_excel('sample.xlsx',
#Setzen Sie False, wenn kein Header benötigt wird
header=False,
#Setzen Sie False, wenn kein Index benötigt wird
index=False,
#Wird beim Begrenzen der Ausgabespalten festgelegt
columns=['name']
)
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