python读写excel数据–pandas详解

目录

一、读写excel数据1.1 读：1.2写：二、举例2.1 要求2.2 实现总结

一、读写excel数据

利用pandas可以很方便的读写excel数据

1.1 读：

data_in = pd.read_excel(\'M2FENZISHI.xlsx\')

1.2写：

首先要创建数据框

# example
df = pd.DataFrame({\'A\':[0,1,2]})
writer = pd.ExcelWriter(\'test.xlsx\') #name of excel file
df.to_excel(writer, sheet_name=\'Sheet1\') # write
writer.save()   # save

二、举例

2.1 要求

这个例子稍微有点复杂，只看读和写的部分就可以了。

例子要实现的目标为：有一个excel文件，如下：

现在要将里面的化学符号中数字和字母分开，得到如下结果

2.2 实现

由于化学符号里面有数字和字母，要提取数字或者字母首先想到的是正则表达式re模块。

在读取时由于我们已经将第一列命名data，因此pandas可以直接只读这一列的提名。

读取数字可以使用re.compile实现，如：

下面是完整实现的代码

import numpy as np 
import re 
import pandas as pd
data_in = pd.read_excel(\'M2FENZISHI.xlsx\')[\'data\'] #load data
print(data_in.shape)
length = len(data_in)    # length
pattern = re.compile(r\'\\d+\') # find number
num_out = []
for i in range(length):
    temp = pattern.findall(data_in[i]) # find number
    int_num = list(map(int,temp))
    num_out.append(int_num)
num_out = np.array(num_out)
print(num_out.shape)
# writer data to excel
df = pd.DataFrame({\'C\': num_out[:, 0], \'H\': num_out[:, 1], \'O\': num_out[:, 2],
                   \'N\': num_out[:, 3], \'P\': num_out[:, 4], \'S\': num_out[:, 5]})
writer = pd.ExcelWriter(\'test.xlsx\') # name of the file
df.to_excel(writer, sheet_name=\'Sheet1\')
writer.save()

结果如下：

总结

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