㈠ python处理EXCEL数据
能提供一个样例文件或截个图看下具体是怎样的格式
㈡ python之excel操作
在数据处理方面，Python 一直扮演着重要的角色，对于 Excel 操作，它有着完整且成熟的第三方库，使用也较为简单。
Python 中常用 Excel 操作库如下：
向 Excel 中写入一些数据。
通过 pip install xlwt 命令安装。
执行结果：
通过 pip install XlsxWriter 命令安装。
XlsxWriter 可以很方便的生成图表。
执行结果：
我们使用 xlrd 读取之前写入的数据，使用 pip install xlrd 命令安装。
之前写入的数据还有一个平均年龄是空着的，我们先读取之前写入的数据，再计算出平均值，最后将平均值写入。这里要用到 xlutils 模块，使用 pip install xlutils 安装。
执行结果：
㈢ 利用Python处理Excel数据
如果数据没有标题行，可用pandas添加默认的列名
不读取哪里数据，可用skiprows=[i]，跳过文件的第i行不读取
第一次出现的保留，其余删除
最后一次出现的保留，其余删除
** 对客户聊天记录进行分组 **
** 对符合多个条件进行分组**
需要对每一行进行权重设置，列表行数少可行，过多不可行
假设有4行数据，设置采样权重
自动生成数据的数量，均值，标准差等数据
相关系数在-1到1之间，接近1为正相关，接近-1为负相关，0为不相关
参考书籍：
《利用pythonj进行数据分析》
《从Excel到Python——数据分析进阶指南》
㈣ Python利器：如何处理pdf表格数据
大家好，我是Peter~
在很多情况下，我们都需要处理PDF格式的文件。尤其当我们遇到PDF表格数据需要进行提取，真的是一个令人头疼的问题。
因为PDF文件不能像Word那样直接复制，即使复制了再黏贴也可能会出现格式排版错乱甚至乱码问题。如何从一个PDF文件提取出表格数据？本文提供两个解决方案：
首先提供的一种方法是从文字 PDF 中提取表格信息的工具：Camelot，它能够直接将大部分表格转换为 Pandas 的 Dataframe。
更多的详细信息，请参考项目地址： https://github.com/camelot-dev/camelot
camelot的安装有多种方式。如果有报错，网上一般有解决方式：
1、通过conda安装
2、使用pip进行安装
3、通过GitHub进行安装
首先将项目复制到本地：
然后进入文件中进行安装：
下面通过一个案例来讲解如何使用camelot。假设我们现在有一个只有一页的PDF文件test.pdf：
1、先读取文件
导出成csv格式的数据（方式1）
查看tables的相关信息：
导出方式2：
将数据转换成DataFrame：
tabula的功能比camelot更加强大，可以同时对多个表格数据进行提取。项目的具体地址请参考： https://github.com/chezou/tabula-py
tabula的安装是非常简单的：
安装之后检验这个库是否安装成功：
通过tabula这个库来读取PDF文件：
然后我们发现列表中唯一的一个元素就是dataframe：
将读取到的数据输出成CSV格式的文件：
上面读取的PDF文件是比较简单的，只有一页，而且刚好是一个很标准的表格形式的数据，下面看一个比较复杂的例子：
下面是第一页，第一列可以看成是索引：
在第二页中有两份表格，而且中间有很多的空白行：
第三页的数据比较标准：
这3页是在同一个PDF文件中，这3页是在同一个PDF文件中，这3页是在同一个PDF文件中
上面的红色提示中我们看到：当没有指定pages参数的时候，只会默认读取第一页的数据，所以列表的长度为1。
转成dataframe后将原来的索引变成新的一列 （部分数据）
通过pages来读取全部数据：
通过指定pages="all"：
同时获取两个表格的数据：
通过area参数来指定：
删除在读取的表格中我们不需要的字段信息
可以将得到的数据输出成不同格式的文件，以json格式为例：
我们可以看到
㈤ python可以处理excel数据吗
python处理excel数据的方法：1、使用xlrd来处理；2、使用【xlutils+xlrd】来处理；3、使用xlwt来处理；4、使用pyExcelerator来处理；5、使用Pandas库来处理。
㈥ python处理图片数据
目录
1.机器是如何存储图像的？
2.在Python中读取图像数据
3.从图像数据中提取特征的方法#1：灰度像素值特征
4.从图像数据中提取特征的方法#2：通道的平均像素值
5.从图像数据中提取特征的方法#3：提取边缘
是一张数字8的图像，仔细观察就会发现，图像是由小方格组成的。这些小方格被称为像素。
但是要注意，人们是以视觉的形式观察图像的，可以轻松区分边缘和颜色，从而识别图片中的内容。然而机器很难做到这一点，它们以数字的形式存储图像。请看下图：
机器以数字矩阵的形式储存图像，矩阵大小取决于任意给定图像的像素数。
假设图像的尺寸为180 x 200或n x m，这些尺寸基本上是图像中的像素数（高x宽）。
这些数字或像素值表示像素的强度或亮度，较小的数字（接近0）表示黑色，较大的数字（接近255）表示白色。通过分析下面的图像，读者就会弄懂到目前为止所学到的知识。
下图的尺寸为22 x 16，读者可以通过计算像素数来验证：
图片源于机器学习应用课程
刚才讨论的例子是黑白图像，如果是生活中更为普遍的彩色呢？你是否认为彩色图像也以2D矩阵的形式存储？
彩色图像通常由多种颜色组成，几乎所有颜色都可以从三原色（红色，绿色和蓝色）生成。
因此，如果是彩色图像，则要用到三个矩阵（或通道）——红、绿、蓝。每个矩阵值介于0到255之间，表示该像素的颜色强度。观察下图来理解这个概念：
图片源于机器学习应用课程
左边有一幅彩色图像（人类可以看到），而在右边，红绿蓝三个颜色通道对应三个矩阵，叠加三个通道以形成彩色图像。
请注意，由于原始矩阵非常大且可视化难度较高，因此这些不是给定图像的原始像素值。此外，还可以用各种其他的格式来存储图像，RGB是最受欢迎的，所以笔者放到这里。读者可以在此处阅读更多关于其他流行格式的信息。
用Python读取图像数据
下面开始将理论知识付诸实践。启动Python并加载图像以观察矩阵：
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
from skimage.io import imread, imshow
image = imread('image_8_original.png', as_gray=True)
imshow(image)
#checking image shape
image.shape, image
（28，28）
矩阵有784个值，而且这只是整个矩阵的一小部分。用一个LIVE编码窗口，不用离开本文就可以运行上述所有代码并查看结果。
下面来深入探讨本文背后的核心思想，并探索使用像素值作为特征的各种方法。
方法#1：灰度像素值特征
从图像创建特征最简单的方法就是将原始的像素用作单独的特征。
考虑相同的示例，就是上面那张图（数字‘8’），图像尺寸为28×28。
能猜出这张图片的特征数量吗？答案是与像素数相同！也就是有784个。
那么问题来了，如何安排这784个像素作为特征呢？这样，可以简单地依次追加每个像素值从而生成特征向量。如下图所示：
下面来用Python绘制图像，并为该图像创建这些特征：
image = imread('puppy.jpeg', as_gray=True)
image.shape, imshow(image)
（650，450）
该图像尺寸为650×450，因此特征数量应为297,000。可以使用NumPy中的reshape函数生成，在其中指定图像尺寸：
#pixel features
features = np.reshape(image, (660*450))
features.shape, features
(297000,)
array([0.96470588, 0.96470588, 0.96470588, ..., 0.96862745, 0.96470588,
0.96470588])
这里就得到了特征——长度为297,000的一维数组。很简单吧？在实时编码窗口中尝试使用此方法提取特征。
但结果只有一个通道或灰度图像，对于彩色图像是否也可以这样呢？来看看吧！
方法#2：通道的平均像素值
在读取上一节中的图像时，设置了参数‘as_gray = True’，因此在图像中只有一个通道，可以轻松附加像素值。下面删除参数并再次加载图像：
image = imread('puppy.jpeg')
image.shape
(660, 450, 3)
这次，图像尺寸为（660，450，3），其中3为通道数量。可以像之前一样继续创建特征，此时特征数量将是660*450*3 = 891,000。
或者，可以使用另一种方法：
生成一个新矩阵，这个矩阵具有来自三个通道的像素平均值，而不是分别使用三个通道中的像素值。
下图可以让读者更清楚地了解这一思路：
这样一来，特征数量保持不变，并且还能考虑来自图像全部三个通道的像素值。
image = imread('puppy.jpeg')
feature_matrix = np.zeros((660,450))
feature_matrix.shape
(660, 450)
现有一个尺寸为（660×450×3）的三维矩阵，其中660为高度，450为宽度，3是通道数。为获取平均像素值，要使用for循环：
for i in range(0,iimage.shape[0]):
for j in range(0,image.shape[1]):
feature_matrix[i][j] = ((int(image[i,j,0]) + int(image[i,j,1]) + int(image[i,j,2]))/3)
新矩阵具有相同的高度和宽度，但只有一个通道。现在，可以按照与上一节相同的步骤进行操作。依次附加像素值以获得一维数组：
features = np.reshape(feature_matrix, (660*450))
features.shape
(297000,)
方法#3：提取边缘特征
请思考，在下图中，如何识别其中存在的对象：
识别出图中的对象很容易——狗、汽车、还有猫，那么在区分的时候要考虑哪些特征呢？形状是一个重要因素，其次是颜色，或者大小。如果机器也能像这样识别形状会怎么样？
类似的想法是提取边缘作为特征并将其作为模型的输入。稍微考虑一下，要如何识别图像中的边缘呢？边缘一般都是颜色急剧变化的地方，请看下图：
笔者在这里突出了两个边缘。这两处边缘之所以可以被识别是因为在图中，可以分别看到颜色从白色变为棕色，或者由棕色变为黑色。如你所知，图像以数字的形式表示，因此就要寻找哪些像素值发生了剧烈变化。
假设图像矩阵如下：
图片源于机器学习应用课程
该像素两侧的像素值差异很大，于是可以得出结论，该像素处存在显着的转变，因此其为边缘。现在问题又来了，是否一定要手动执行此步骤？
当然不！有各种可用于突出显示图像边缘的内核，刚才讨论的方法也可以使用Prewitt内核（在x方向上）来实现。以下是Prewitt内核：
获取所选像素周围的值，并将其与所选内核（Prewitt内核）相乘，然后可以添加结果值以获得最终值。由于±1已经分别存在于两列之中，因此添加这些值就相当于获取差异。
还有其他各种内核，下面是四种最常用的内核：
图片源于机器学习应用课程
现在回到笔记本，为同一图像生成边缘特征：
#importing the required libraries
import numpy as np
from skimage.io import imread, imshow
from skimage.filters import prewitt_h,prewitt_v
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
#reading the image
image = imread('puppy.jpeg',as_gray=True)
#calculating horizontal edges using prewitt kernel
edges_prewitt_horizontal = prewitt_h(image)
#calculating vertical edges using prewitt kernel
edges_prewitt_vertical = prewitt_v(image)
imshow(edges_prewitt_vertical, cmap='gray')
㈦ python 处理excel
使用xlrd读取文件，使用xlwt生成Excel文件（可以控制Excel中单元格的格式）。但是用xlrd读取excel是不能对其进行操作的；而xlwt生成excel文件是不能在已有的excel文件基础上进行修改的，如需要修改文件就要使用xluntils模块。pyExcelerator模块与xlwt类似，也可以用来生成excel文件。
[代码]test_xlrd.py **
#coding=utf-8
#######################################################
#filename:test_xlrd.py
#author:defias
#date:xxxx-xx-xx
#function：读excel文件中的数据
#######################################################
import xlrd
#打开一个workbook
workbook = xlrd.open_workbook('E:\\Code\\Python\\testdata.xls')
#抓取所有sheet页的名称
worksheets = workbook.sheet_names()
print('worksheets is %s' %worksheets)
#定位到sheet1
worksheet1 = workbook.sheet_by_name(u'Sheet1')
"""
#通过索引顺序获取
worksheet1 = workbook.sheets()[0]
#或
worksheet1 = workbook.sheet_by_index(0)
"""
"""
#遍历所有sheet对象
for worksheet_name in worksheets:
worksheet = workbook.sheet_by_name(worksheet_name)
"""
#遍历sheet1中所有行row
num_rows = worksheet1.nrows
for curr_row in range(num_rows):
row = worksheet1.row_values(curr_row)
print('row%s is %s' %(curr_row,row))
#遍历sheet1中所有列col
num_cols = worksheet1.ncols
for curr_col in range(num_cols):
col = worksheet1.col_values(curr_col)
print('col%s is %s' %(curr_col,col))
#遍历sheet1中所有单元格cell
for rown in range(num_rows):
for coln in range(num_cols):
cell = worksheet1.cell_value(rown,coln)
print cell
"""
#其他写法：
cell = worksheet1.cell(rown,coln).value
print cell
#或
cell = worksheet1.row(rown)[coln].value
print cell
#或
cell = worksheet1.col(coln)[rown].value
print cell
#获取单元格中值的类型，类型 0 empty,1 string, 2 number, 3 date, 4 boolean, 5 error
cell_type = worksheet1.cell_type(rown,coln)
print cell_type
"""
**2. [代码]test_xlwt.py **
#coding=utf-8
#######################################################
#filename:test_xlwt.py
#author:defias
#date:xxxx-xx-xx
#function：新建excel文件并写入数据
#######################################################
import xlwt
#创建workbook和sheet对象
workbook = xlwt.Workbook() #注意Workbook的开头W要大写
sheet1 = workbook.add_sheet('sheet1',cell_overwrite_ok=True)
sheet2 = workbook.add_sheet('sheet2',cell_overwrite_ok=True)
#向sheet页中写入数据
sheet1.write(0,0,'this should overwrite1')
sheet1.write(0,1,'aaaaaaaaaaaa')
sheet2.write(0,0,'this should overwrite2')
sheet2.write(1,2,'bbbbbbbbbbbbb')
"""
#-----------使用样式-----------------------------------
#初始化样式
style = xlwt.XFStyle()
#为样式创建字体
font = xlwt.Font()
font.name = 'Times New Roman'
font.bold = True
#设置样式的字体
style.font = font
#使用样式
sheet.write(0,1,'some bold Times text',style)
"""
#保存该excel文件,有同名文件时直接覆盖
workbook.save('E:\\Code\\Python\\test2.xls')
print '创建excel文件完成！'
**3. [代码]test_xlutils.py **
#coding=utf-8
#######################################################
#filename:test_xlutils.py
#author:defias
#date:xxxx-xx-xx
#function：向excel文件中写入数据
#######################################################
import xlrd
import xlutils.
#打开一个workbook
rb = xlrd.open_workbook('E:\\Code\\Python\\test1.xls')
wb = xlutils..(rb)
#获取sheet对象，通过sheet_by_index()获取的sheet对象没有write()方法
ws = wb.get_sheet(0)
#写入数据
ws.write(1, 1, 'changed!')
#添加sheet页
wb.add_sheet('sheetnnn2',cell_overwrite_ok=True)
#利用保存时同名覆盖达到修改excel文件的目的,注意未被修改的内容保持不变
wb.save('E:\\Code\\Python\\test1.xls')
**4. [代码]test_pyExcelerator_read.py **
#coding=utf-8
#######################################################
#filename:test_pyExcelerator_read.py
#author:defias
#date:xxxx-xx-xx
#function：读excel文件中的数据
#######################################################
import pyExcelerator
#parse_xls返回一个列表，每项都是一个sheet页的数据。
#每项是一个二元组(表名,单元格数据)。其中单元格数据为一个字典，键值就是单元格的索引(i,j)。如果某个单元格无数据，那么就不存在这个值
sheets = pyExcelerator.parse_xls('E:\\Code\\Python\\testdata.xls')
print sheets
**5. [代码]test_pyExcelerator.py **
#coding=utf-8
#######################################################
#filename:test_pyExcelerator.py
#author:defias
#date:xxxx-xx-xx
#function：新建excel文件并写入数据
#######################################################
import pyExcelerator
#创建workbook和sheet对象
wb = pyExcelerator.Workbook()
ws = wb.add_sheet(u'第一页')
#设置样式
myfont = pyExcelerator.Font()
myfont.name = u'Times New Roman'
myfont.bold = True
mystyle = pyExcelerator.XFStyle()
mystyle.font = myfont
#写入数据，使用样式
ws.write(0,0,u'ni hao 帕索！',mystyle)
#保存该excel文件,有同名文件时直接覆盖
wb.save('E:\\Code\\Python\\mini.xls')
print '创建excel文件完成！'
㈧ Python 数据处理（十八）—— HTML 表格
顶级 read_html() 函数可以接受 HTML 字符串、文件或URL，并将 HTML 表解析为 pandas DataFrames 列表。
注意 ：即使 HTML 内容中仅包含一个表， read_html 也会返回 DataFrame 对象的列表
让我们看几个例子
读入 banklist.html 文件的内容，并将其作为字符串传递给 read_html
如果愿意，您甚至可以传入 StringIO 的实例
读取 URL 并匹配包含特定文本的表
指定一个标题行(默认情况下 <th> 或 <td> 位于 <thead> 中的元素用于形成列索引，如果 <thead> 中包含多个行，那么创建一个多索引)
指定索引列
指定要跳过的行数：
使用列表指定要跳过的行数（ range 函数也适用）
指定一个 HTML 属性
指定应转换为 NaN 的值
指定是否保持默认的 NaN 值集
可以为列指定转换器。这对于具有前导零的数字文本数据很有用。
默认情况下，将数字列转换为数字类型，并且前导零会丢失。为了避免这种情况，我们可以将这些列转换为字符串
组合上面的选项
读取 to_html 的输出（会损失浮点数的精度）
当只提供了一个解析器时，如果解析失败， lxml 解析器会抛出异常，最好的方式是指定一个解析器列表
但是，如果安装了 bs4 和 html5lib 并传入 None 或 ['lxml'，'bs4'] ，则解析很可能会成功。
DataFrame 对象有一个实例方法 to_html ，它将 DataFrame 的内容呈现为 html 表格。
函数参数与上面描述的方法 to_string 相同。
columns 参数将限制显示的列
float_format 参数控制浮点值的精度
bold_rows 默认情况下将使行标签加粗，但你可以关闭它
classes 参数提供了给 HTML 表 设置 CSS 类的能力。
请注意，这些类附加到现有的 dataframe 类之后
render_links 参数提供了向包含 url 的单元格添加超链接的能力
最后， escape 参数允许您控制 HTML 结果中是否转义了 "<" 、 ">" 和 "&" 字符（默认情况下为 True ）。
因此，要获得没有转义字符的 HTML ，请传递 escape=False
转义
不转义
在某些浏览器上这两个 HTML 表可能并不会显示出差异。
在顶级 pandas io 函数 read_html 中，用于解析 HTML 表的库存在一些问题
㈨ python中如何将表中的数据做成一张表,然后再从中取出数据
第一部分是生成数据表，常见的生成方法有两种，第一种是导入外部数据，第二种是直接写入数据。 Excel 中的文件菜单中提供了获取外部数据的功能，支持数据库和文本文件和页面的多种数据源导入。
获取外部数据
python 支持从多种类型的数据导入。在开始使用 python 进行数据导入前需要先导入 pandas 库，为了方便起见，我们也同时导入 numpy 库。
1 import numpy as np
2 import pandas as pd
导入数据表
下面分别是从 excel 和 csv 格式文件导入数据并创建数据表的方法。代码是最简模式，里面有很多可选参数设置，例如列名称，索引列，数据格式等等。感兴趣的朋友可以参考 pandas 的
官方文档。
1 df=pd.DataFrame(pd.read_csv(‘name.csv’,header=1))
2 df=pd.DataFrame(pd.read_excel(‘name.xlsx’))
创建数据表
另一种方法是通过直接写入数据来生成数据表，excel 中直接在单元格中输入数据就可以，python 中通过下面的代码来实现。生成数据表的函数是 pandas 库中的 DateFrame 函数，数据表一共有 6 行数据，每行有 6 个字段。在数据中我们特意设置了一些 NA 值和有问题的字段，例如包含空格等。后面将在数据清洗步骤进行处理。后面我们将统一以 DataFrame 的简称 df 来命名数据表。
1 df = pd.DataFrame({‘id’:[1001,1002,1003,1004,1005,1006],
2 ‘date’:pd.date_range(‘20130102’, periods=6),
3 ‘city’:['Beijing ', ‘SH’, ’ guangzhou ', ‘Shenzhen’, ‘shanghai’, 'BEIJING '],
4 ‘age’:[23,44,54,32,34,32],
5 ‘category’:[‘100-A’,‘100-B’,‘110-A’,‘110-C’,‘210-A’,‘130-F’],
6 ‘price’:[1200,np.nan,2133,5433,np.nan,4432]},
7 columns =[‘id’,‘date’,‘city’,‘category’,‘age’,‘price’])
这是刚刚创建的数据表，我们没有设置索引列，price 字段中包含有 NA 值，city 字段中还包含了一些脏数据。
数据表检查
python 中处理的数据量通常会比较大，所以就需要我们对数据表进行检查。比如我们之前的文章中介绍的纽约出租车数据和 Citibike 的骑行数据，数据量都在千万级，我们无法一目了然的了解数据表的整体情况，必须要通过一些方法来获得数据表的关键信息。数据表检查的另一个目的是了解数据的概况，例如整个数据表的大小，所占空间，数据格式，是否有空值和重复项和具体的数据内容。为后面的清洗和预处理做好准备。
数据维度(行列)
Excel 中可以通过 CTRL 向下的光标键，和 CTRL 向右的光标键来查看行号和列号。Python 中使用 shape 函数来查看数据表的维度，也就是行数和列数，函数返回的结果(6,6)表示数据表有 6 行，6 列。下面是具体的代码。
1 #查看数据表的维度
2 df.shape
3 (6, 6)
数据表信息
使用 info 函数查看数据表的整体信息，这里返回的信息比较多，包括数据维度，列名称，数据格式和所占空间等信息。
1 #数据表信息
2 df.info()
4 <class ‘pandas.core.frame.DataFrame’>
5 RangeIndex: 6 entries, 0 to 5
6 Data columns (total 6 columns):
7 id 6 non-null int64
8 date 6 non-null datetime64[ns]
9 city 6 non-null object
10 category 6 non-null object
11 age 6 non-null int64
12 price 4 non-null float64
13 dtypes: datetime64ns, float64(1), int64(2), object(2)
14 memory usage: 368.0 bytes
查看数据格式
Excel 中通过选中单元格并查看开始菜单中的数值类型来判断数据的格式。Python 中使用 dtypes 函数来返回数据格式。
Dtypes 是一个查看数据格式的函数，可以一次性查看数据表中所有数据的格式，也可以指定一列来单独查看。
1#查看数据表各列格式
2df.dtypes
3
4id int64
5date datetime64[ns]
6city object
7category object
8age int64
9price float64
10dtype: object
11
12#查看单列格式
13df[‘B’].dtype
14
15dtype(‘int64’)
查看空值
Excel 中查看空值的方法是使用“定位条件”功能对数据表中的空值进行定位。“定位条件”在“开始”目录下的“查找和选择”目录中。
Isnull 是 Python 中检验空值的函数，返回的结果是逻辑值，包含空值返回 True，不包含则返回 False。可以对整个数据表进行检查，也可以单独对某一列进行空值检查。
df_isnull
1#检查特定列空值
2df[‘price’].isnull()
3
40 False
51 True
62 False
73 False
84 True
95 False
10Name: price, dtype: bool
查看唯一值
Excel 中查看唯一值的方法是使用“条件格式”对唯一值进行颜色标记。Python 中使用 unique 函数查看唯一值。
Unique 是查看唯一值的函数，只能对数据表中的特定列进行检查。下面是代码，返回的结果是该列中的唯一值。类似与 Excel 中删除重复项后的结果。
1 #查看 city 列中的唯一值
2 df[‘city’].unique()34array(['Beijing ', ‘SH’, ’ guangzhou ', ‘Shenzhen’, ‘shanghai’, 'BEIJING '], dtype=object)
查看数据表数值
Python 中的 Values 函数用来查看数据表中的数值。以数组的形式返回，不包含表头信息。
1#查看数据表的值
2df.values
3
4array([[1001, Timestamp(‘2013-01-02 00:00:00’), 'Beijing ', ‘100-A’, 23,
5 1200.0],
6 [1002, Timestamp(‘2013-01-03 00:00:00’), ‘SH’, ‘100-B’, 44, nan],
7 [1003, Timestamp(‘2013-01-04 00:00:00’), ’ guangzhou ', ‘110-A’, 54,
8 2133.0],
9 [1004, Timestamp(‘2013-01-05 00:00:00’), ‘Shenzhen’, ‘110-C’, 32,
10 5433.0],
11 [1005, Timestamp(‘2013-01-06 00:00:00’), ‘shanghai’, ‘210-A’, 34,
12 nan],
13 [1006, Timestamp(‘2013-01-07 00:00:00’), 'BEIJING ', ‘130-F’, 32,
14 4432.0]], dtype=object)
查看列名称
Colums 函数用来单独查看数据表中的列名称。
1 #查看列名称
2 df.columns
3
4 Index([‘id’, ‘date’, ‘city’, ‘category’, ‘age’, ‘price’], dtype=‘object’)
查看前 10 行数据
Head 函数用来查看数据表中的前 N 行数据，默认 head()显示前 10 行数据，可以自己设置参数值来确定查看的行数。下面的代码中设置查看前 3 行的数据。
1#查看前 3 行数据``df.head(``3``)
Tail 行数与 head 函数相反，用来查看数据表中后 N 行的数据，默认 tail()显示后 10 行数据，可以自己设置参数值来确定查看的行数。下面的代码中设置查看后 3 行的数据。
1#查看最后 3 行df.tail(3)
㈩ Python处理Excel效率高十倍(下篇)通篇硬干货，再也不用加班啦
《用Python处理Excel表格》下篇来啦！
身为工作党或学生党的你，平日里肯定少不了与Excel表格打交道的机会。当你用Excel处理较多数据时，还在使用最原始的人工操作吗？现在教你如何用Python处理Excel，从此处理表格再也不加班，时间缩短数十倍！
上篇我们进行了一些事前准备，目的是用Python提取Excel表中的数据。而这一篇便是在获取数据的基础上，对Excel表格的实操处理。
第9行代码用来指定创建的excel的活动表的名字：
·不写第9行，默认创建sheet
·写了第9行，创建指定名字的sheet表
第9行代码，通过给单元格重新赋值，来修改单元格的值
第9行代码的另一种写法sheet['B1'].value = 'age'
第10行代码，保存时如果使用原来的（第7行）名字，就直接保存；如果使用了别的名字，就会另存为一个新文件
插入有效数据
使用append()方法，在原来数据的后面，按行插入数据
·insert_rows(idx=数字编号, amount=要插入的行数)，插入的行数是在idx行数的下方插入
·insert_cols(idx=数字编号, amount=要插入的列数)，插入的位置是在idx列数的左侧插入
·delete_rows(idx=数字编号, amount=要删除的行数)
·delete_cols(idx=数字编号, amount=要删除的列数)
move_range(“数据区域”,rows=,cols=)：正整数为向下或向右、负整数为向左或向上
举个例子：
openpyxl.styles.Font(name=字体名称,size=字体大小,bold=是否加粗,italic=是否斜体,color=字体颜色)
其中，字体颜色中的color是RGB的16进制表示
再者，可以使用for循环，修改多行多列的数据，在这里介绍了获取的方法
Alignment(horizontal=水平对齐模式,vertical=垂直对齐模式,text_rotation=旋转角度,wrap_text=是否自动换行)
水平对齐：‘distributed’，‘justify’，‘center’，‘left’， ‘centerContinuous’，'right，‘general’
垂直对齐：‘bottom’，‘distributed’，‘justify’，‘center’，‘top’
当然，你仍旧可以调用for循环来实现对多行多列的操作
设置行列的宽高：
·row_dimensions[行编号].height = 行高
·column_dimensions[列编号].width = 列宽
合并单元格有下面两种方法，需要注意的是，如果要合并的格子中有数据，即便python没有报错，Excel打开的时候也会报错。
merge_cells(待合并的格子编号)
merge_cells(start_row=起始行号，start_column=起始列号，end_row=结束行号，end_column=结束列号)
拆分单元格的方法同上
unmerge_cells(待合并的格子编号)
unmerge_cells(start_row=起始行号，start_column=起始列号，end_row=结束行号，end_column=结束列号)
create_sheet(“新的sheet名”)：创建一个新的sheet表
第11行，使用title修改sheet表的名字
remove(“sheet名”)：删除某个sheet表
要删除某sheet表，需要激活这个sheet表，即：将其作为活动表（关于活动表的定义请看前面文章开头写的有）下面8~11行代码展示了原始活动表与手动更换活动表，第13行代码删掉活动表
背景知识
numpy与pandas
NumPy是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库；pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为解决数据分析任务而创建的，我们需要利用Pandas进行Excel的合并
1.下面的代码生成了一个5行3列的包含15个字符的嵌套列表
（注意，第4行代码：15是等于35的，如果是15对应43，或者16对应5*3都会报错）
（注意，第5行代码，虽然5行3列是15个数据，但是可以指定数据从1开头，到16结束）
2.添加表头
使用pandas库的DataFrame来添加表头。关于打印的结果，把最左侧的一列去掉之后会发现结果很和谐，这是因为最左侧的一列代表行号。此时xx变量的类型是
xlsxwriter模块一般是和xlrd模块搭配使用的，
xlsxwriter：负责写入数据，
xlrd：负责读取数据。
1.创建一个工作簿
2.创建sheet表
3.写入数据