Pandas操作excel

读取excel：Pandas库read_excel()参数详解

pandas.read_excel（io，sheet_name = 0，header = 0，names = None，index_col = None，usecols = None，squeeze = False,dtype = None, ...）

io：字符串，文件的路径对象。

sheet_name：None、string、int、字符串列表或整数列表，默认为0。字符串用于工作表名称,整数用于零索引工作表位置,字符串列表或整数列表用于请求多个工作表，为None时获取所有工作表。

值	对应操作
sheet_name=0	第一张作为DataFrame
sheet_name=1	第二张作为DataFrame
sheet_name=“Sheet1”	第一张作DataFrame
sheet_name=[0,1,'Sheet5']	第1页，第2页和第5页作为DataFrames的字典。

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header：指定作为列名的行，默认0，即取第一行的值为列名。数据为列名行以下的数据；若数据不含列名，则设定 header = None。

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names：默认为None，要使用的列名列表，如不包含标题行，应显示传递header=None。

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index_col：指定列为索引列，默认None列（0索引）用作DataFrame的行标签。

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usecols：int或list，默认为None。

• 如果为None则解析所有列
• 如果为int则表示要解析的最后一列
• 如果为int列表则表示要解析的列号列表
• 如果字符串则表示以逗号分隔的Excel列字母和列范围列表（例如“A：E”或“A，C，E：F”）。范围包括双方。

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squeeze：boolean，默认为False,如果解析的数据只包含一列，则返回一个Series。

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dtype：列的类型名称或字典，默认为None。数据或列的数据类型。例如{'a'：np.float64，'b'：np.int32}使用对象保存存储在Excel中的数据而不解释dtype。如果指定了转换器，则它们将应用于dtype转换的INSTEAD。

（2020年12月15日10:12:23  记一个坑，如果读取列有空值的时候，pandas会将其列类型设置为float类型，如果之后再用astype去转化成文本的话，会带一个0，所以最好就是直接在读取的时候制定dtype：{‘会员编码’： ‘object’}）

写入excel：pandas.dataframe.to_excel()

to_excel(self, excel_writer, sheet_name='Sheet1', na_rep='', float_format=None,columns=None, header=True, index=True, index_label=None,startrow=0, startcol=0, engine=None, merge_cells=True, encoding=None,
inf_rep='inf', verbose=True, freeze_panes=None)

常用参数解析

• excel_writer : ExcelWriter对象或者目标路径

• sheet_name : excel表名命名

• na_rep : 缺失值填充 ，可以设置为字符串

• float_format : string, default None Format string for floating point numbers

• columns : 选择输出的的列存入。

• header : 指定作为列名的行，默认0，即取第一行，数据为列名行以下的数据；若数据不含列名，则设定 header = None；

• index : 默认为True，显示index，当index=False 则不显示行索引（名字）

• index_label : 设置索引列的列名

• startrow :upper left cell row to dump data frame

• startcol :upper left cell column to dump data frame

• engine : string, default None ，write engine to use - you can also set this via the options，io.excel.xlsx.writer, io.excel.xls.writer, andio.excel.xlsm.writer.

• merge_cells : boolean, default True Write MultiIndex and Hierarchical Rows as merged cells.

• encoding: string, default None encoding of the resulting excel file. Only necessary for xlwt,other writers support unicode natively.

• inf_rep : string, default ‘inf’ Representation for infinity (there is no native representation for infinity in Excel)

• freeze_panes : tuple of integer (length 2), default None Specifies the one-based bottommost row and rightmost column that is to be frozen

　　工作之中一个excel内会有多个sheet。但是将两组数据先后保存到一个excel内会发现只有后一组保存的数据，因为前一组的数据被后写入的数据覆盖了。如：

 这是两组数据，df1与df2，我们分别使用to_excel将这两组数据保存到同一个excel内。这里我们将sheet_name这个参数改成不同的

但是结果只有一个df2，即df1被df2这组数据覆盖了。但是能不能两组数据同时写入、保存，但是不分先后顺序。答案是可以的！

为了这一方法，我们需要使用到ExcelWriter

方法很简单，不用再重新导入新的模块，只要使用pd.ExcelWriter建立一个writer，然后，将df1，df2都使用to_excel（writer, sheet名），最后一次性将这些数据保存，并关闭writer就完成了

 当然跟open文件一样，上面的5行代码也可以简写如下：

with pd.ExcelWriter(r'C:\Users\数据\Desktop\data\test2.xls') as writer:
    df1.to_excel(writer, sheet_name='df1')
    df2.to_excel(writer, sheet_name='df2') 

简单高效，不需要再单独写save和close，自动完成。