pandas读取excel某一行_python读取csv数据指定行列

pandas读取excel某一行_python读取csv数据指定行列pandas中查找excel或csv表中指定信息行的数据使用loc函数来查找。话不多说,直接演示:有以下名为try.xlsx表:例如查找A部门所有成员的的姓名和工资或者工资低于3000的人:代码如下:importpandasaspd#导入pandas库excel_file=’./try.xlsx’#导入文件data=pd.read_excel(excel_file)#读入数据print(data.loc[data[‘部

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pandas中查找excel或csv表中指定信息行的数据(超详细)

关键!!!!使用loc函数来查找。
话不多说,直接演示:
有以下名为try.xlsx表:
在这里插入图片描述

1.根据index查询

条件:首先导入的数据必须的有index
或者自己添加吧,方法简单,读取excel文件时直接加index_col
代码示例:

import pandas as pd                      #导入pandas库

excel_file = './try.xlsx'               #导入excel数据
data = pd.read_excel(excel_file, index_col='姓名')        
#这个的index_col就是index,可以选择任意字段作为索引index,读入数据
print(data.loc['李四'])

打印结果就是
部门 B
工资 6600
Name: 李四, dtype: object
(注意点:索引)

2.已知数据在第几行找到想要的数据

假如我们的表中,有某个员工的工资数据为空了,那我们怎么找到自己想要的数据呢。
代码如下:

for i in data.columns:
    for j in range(len(data)):
        if (data[i].isnull())[j]:
            bumen = data.iloc[j, [0]]                             #找出缺失值所在的部门
            data[i][j] = charuzhi(bumen)

原理很简单,首先检索全部的数据,然后我们可以用pandas中的iloc函数。上面的iloc[j, [2]]中j是具体的位置,【0】是你要得到的数据所在的column

3.根据条件查询找到指定行数据

例如查找A部门所有成员的的姓名和工资或者工资低于3000的人:
代码如下:

"""根据条件查询某行数据"""
import pandas as pd            #导入pandas库

excel_file = './try.xlsx'        #导入文件
data = pd.read_excel(excel_file)      #读入数据

print(data.loc[data['部门'] == 'A', ['姓名', '工资']])     #部门为A,打印姓名和工资
print(data.loc[data['工资'] < 3000, ['姓名','工资']])    #查找工资小于3000的人

结果如下:
在这里插入图片描述
若要把这些数据独立生成excel文件或者csv文件:
添加以下代码

"""导出为excel或csv文件"""
#单条件
dataframe_1 = data.loc[data['部门'] == 'A', ['姓名', '工资']]
#单条件
dataframe_2 = data.loc[data['工资'] < 3000, ['姓名', '工资']]
#多条件
dataframe_3 = data.loc[(data['部门'] == 'A')&(data['工资'] < 3000), ['姓名', '工资']]
#导出为excel
dataframe_1.to_excel('dataframe_1.xlsx')
dataframe_2.to_excel('dataframe_2.xlsx')

4.找出指定列

data['columns']  #columns即你需要的字段名称即可
#注意这列的columns不能是index的名称
#如果要打印index的话就data.index
data.columns  #与上面的一样

以上全过程用到的库:
pandas,xlrd , openpyxl

5.找出指定的行和指定的列

主要使用的就是函数iloc

data.iloc[:,:2]  #即全部行,前两列的数据

逗号前是行,逗号后是列的范围,很容易理解

6.在规定范围内找出符合条件的数据

data.iloc[:10,:][data.工资>6000]

这样即可找出前11行里工资大于6000的所有人的信息了

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