使用Python的pandas库操作Excel
最近因需要用Excel电子表格处理数据，使用了其它一些方式处理Excel文件数据，这是学习笔记的整理。
Excel2003及以前版：列数最大256(2的8次方)列，行数最大65536(2的16次方)行；Excel2007及以后版：列数最大16384(2的14次方)，行数最大1048576(2的20次方)；
获取Excel最大行和最大列的方法：
启动Excel后通过快捷键Ctrl+方向键（←↑↓→），可以定位到最左、最上、最下、最右的单元格，从而可以看到行和列的最大值。
Python中有很多库可以操作Excel，像pandas、xlrd、xlwt、xlutils、openpyxl?等。
xlrd 库：读取 Excel 文件
xlwt 库：写入 Excel 文件
xlutils 库：操作 Excel 文件的实用工具，如复制、分割、筛选等
xlrd、xlwt、xlutils 库可以读写操作后缀为xls的excel文件。
openpyxl库?：操作xlsx后缀的excel文件，还要用到这个库。
本文主要介绍pandas。特别提示：
pandas 库是基于numpy库 的软件库，因此安装Pandas 之前需要先安装numpy库。默认的pandas不能直接读写excel文件，需要安装读、写库即xlrd、xlwt才可以实现xls后缀的excel文件的读写，要想正常读写xlsx后缀的excel文件，还需要安装openpyxl库 。
pandas库简介
pandas官网 https://pandas.pydata.org/
pandas 中文教程 https://www.gairuo.com/p/pandas-tutorial
pandas库是一个Python的核心数据分析支持库，它提供了强大的一维数组和二维数组处理能力，其非常擅长与处理二维表结构，带行列标签的矩阵数据，时间序列数据。pandas提供的两个主要数据结构一维数组（Series）和二维数组（DataFrame）强力的支撑着当今金融、统计、社会科学、工程等诸多领域的数据分析工作。通过pandas我们可以方便的操作数据的增、查、改、删、合并、重塑、分组、统计分析，此外pandas还提供了非常成熟的I/O工具，用于读取文本文件，excel文件，数据库等不同来源数据，利用超快的HDF5格式保存/加载数据。
Series是 pandas 常用的数据结构之一，它是一种类似于一维数组的结构，由一组数据值（value）和一组标签组成，其中标签与数据值之间是一一对应的关系。
Series 可以保存任何数据类型，比如整数、字符串、浮点数、Python 对象等，它的标签默认为整数，从 0 开始依次递增。Series 的结构图，如下所示：
DataFrame （数据帧）一个表格型的数据结构，既有行标签（index），又有列标签（columns），它也被称异构数据表，所谓异构，指的是表格中每列的数据类型可以不同，比如可以是字符串、整型或者浮点型等。其结构图示意图，如下所示：
pandas中的数据结构和Excel文档属性的对应关系
☆ pandas 中的 DataFrame 类似于 Excel 的工作表。但是Excel 工作簿可以包含多个工作表，而 pandas DataFrame 是独立存在的。
☆ Series 表示 DataFrame 的一列数据结构，使用Series类似于引用电子表格的一列。
每个 DataFrame 和 Series 都有一个Index，它是数据行上的标签。
☆ 在 pandas 中，如果未指定索引，则默认使用 RangeIndex（第一行 = 0，第二行 = 1，依此类推），类似于电子表格中的行号（数字）。
pandas 也可以将索引设置为一个（或多个）唯一值，这就像在工作表中拥有一个用作行标识符的列。
索引值是固定的，所以如果对 DataFrame 中的行重新排序，行的标签也不会改变。
pandas库的安装
Python模块(库、包)安装命令格式：
[py -X.Y -m] pip install [-i 镜像网址] 模块(库、包)名
其中[]部分表示可先的
若安装了多个python版本，为指定Python版本安装模块（库、包），X.Y代表Python版本，多余的部分舍弃如3.8.1取3.8，3.10.5取3.10，即只取第二个点前的部分。仅安装了一个python版本不需要。
常用的镜像网址
清华：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
阿里云：https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
【详见 ：https://blog.csdn.net/cnds123/article/details/104393385】
安装pandas 之前需要先安装numpy，在CMD中输入：
py -3.10 -m pip install -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ numpy
我已安装过numpy，在此跳过
【查看python第三方模块（库、包）是否安装及其版本号
[py -X.Y -m] pip list
其中[]部分表示可选的，若安装了多个python版本，指定Python版本，查看由X.Y指定python版本关联的模块(库、包)情况】
要安装pandas库 ，打开cmd窗口，输入：
py -3.10 -m pip install -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ Pandas
参见下图：
Successfully 表示成功了
WARNING部分大意是又可用的pip新的版本可以进行升级，可按提示中引号中的命令升级操作，也可不用管它
xlrd、xlwt、xlutils、openpyxl库的安装可参照上面的方法
安装成功后，我们就可以导入 pandas使用了。
pandas的基本操作
★数据读取
pandas读取excel的例子
test1.xlsx的内容如下：
源码如下：
import pandas as pd
file = r'D:\Excel使用技巧集锦\test1.xlsx'
data = pd.read_excel(file)
print(data)
运行结果：
提示：
引号中是excel表格的文件路径和文件名，前面加“r”是为了防止python解释器对字符串字符转义处理。如果字符串中出现“\t”，不加“r”的话“\t”就会被转义，代表指制表符，代表着四个空格，也就是一个tab键，而加了“r”之后“\t”就能保留原有的样子。
file = r'D:\Excel使用技巧集锦\test1.xlsx' ，若直接写为file ='D:\Excel使用技巧集锦\test1.xlsx'将报错！但可改写为 file = 'D:\\Excel使用技巧集锦\\test1.xlsx'? 或file = 'D:/Excel使用技巧集锦/test1.xlsx'
read_excel()方法将Excel文件读取到pandas DataFrame中
有很多的参数详细介绍https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.read_excel.html
常用的参数有
第一个参数指定带路径的文件名（如果需要打开的文件在当前路径下，可以省略文件路径只写文件名）
sheet_name参数可以指定sheet页名称或位置，可用字符串表示工作表（sheet）名称，用 整数索引表示工作表位置，缺省默认0即第一个位置的，如：
df= pd.read_excel(r'D:\Excel使用技巧集锦\test1.xlsx' , sheet_name='sheet1')
处理数据
#导入pandas库
import pandas as pd
# 读取excel 文件
df= pd.read_excel(r'D:\Excel使用技巧集锦\test1.xlsx' , sheet_name='Sheet1')
★ 获取列数据
df['column_name']
例如：
★获取多列 多列中，df[] 括号里边是一个列表
df[['columns_name1','columns_name2']]
★ 获取行数据
df.loc[Line_number [,'column_name']]
其中，Line_number是行号，column_name是列名，可缺省，列名缺省获取整行
★整体数据排序
df.sort_values(by='columns_name',ascending = False)
★Panda DataFrame 对象提供了一个数据去重的函数 drop_duplicates()，即从数据帧中删除重复项
df.drop_duplicates()
to_excel()方法将DataFrame 的内容保存到excel文件
to_excel()方法参数很多 可参见https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.to_excel.html?highlight=to_excel
常用的参数是指定带路径的文件名（如果需要打开的文件在当前路径下，可以省略文件路径只写文件名）
用to_excel()方法生成excel文件的简单示例如下：
import pandas as pd # 导入模块
data = { '姓名': ['张名', '李萌', '王一民'], '年龄': [11, 12, 13], '性别': ['男', '女', '男']}
df = pd.DataFrame(data)
df.to_excel(r'D:\Excel使用技巧集锦\test2.xlsx',index=False)
运行之，结果如下：
下面，给出一个去除重复行的数据保存的例
使用pandas读入test1.xlsx中Sheet1的数据删除重复行写入test3.xlsx的Sheet1中，源码如下：
import pandas as pd # 导入模块
# 读取excel 文件test1.xlsx
df= pd.read_excel(r'D:\Excel使用技巧集锦\test1.xlsx' , sheet_name='Sheet1')
#从数据帧中删除重复行
no_re_row=df.drop_duplicates()
#保存到test3.xlsx文件
no_re_row.to_excel(r'D:\Excel使用技巧集锦\test3.xlsx',index=False)
运行之，结果如下：
附录、进一步学习资料
利用Pandas来清除重复数据 https://blog.csdn.net/qq_42103091/article/details/104236873
pandas 处理excel表格数据的常用方法 https://blog.csdn.net/Flag_ing/article/details/124790461
操作Pandas和Excel表格的区别 https://blog.csdn.net/qq_45464895/article/details/124012761