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Pandas读取和存储Excel的常用技能介绍 | 图解Pandas-图文第3篇

我是阳哥 Python数据之道 2022-09-07

01写在前面

大家好,我是阳哥,欢迎来到「Python数据之道」。

本次是《图解Pandas》系列图文内容的 第 03 篇,主要介绍 Pandas 中 从Excel读取数据将数据存储到Excel

本文是付费阅读文章,付费阅读内容包括《图解Pandas》图文干货内容、可以在电脑端观看的视频以及配套的源代码等。


此外,为避免各种不必要的麻烦,微信没有退款机制,付费前请谨慎。

Pandas 是 Python数据分析中用的最多的工具,为了大家能够更好地学习 Pandas,阳哥开始制作一系列 《图解Pandas》 的内容。

《图解Pandas》 最主要的目标,是以动态图片、视频等方式呈现,实现从原理步骤拆解 Pandas 在数据处理过程中的主要知识点,以便大家能进一步了解 Pandas 的使用,形象地介绍 Pandas,进而使大家喜欢上 Pandas 这个得心应手的工具。

《图解Pandas》图文专题,最新的内容可以点击下面的图片进行查看。

在本文编写时,《图解Pandas》系列已发布的图文如下:

今天主要介绍 Pandas 中 从Excel读取数据将数据存储到Excel ,内容框架如下:

在微信视频号「Python数据之道」中发布的对应视频编号为 003004,大家可以前往观看:

Python环境

开始之前,按照惯例先介绍下本次内容涉及的Python环境,如下:

  • Python 3.8
  • Pandas 1.4.1
  • numpy 1.22.3

我是在 jupyter notebook 中运行代码的,首先引入相关 Python 库:

import pandas as pd
import numpy as np

print(f'pandas version:{pd.__version__}')
print(f'numpy version:{np.__version__}')

02从Excel读取数据

数据文件格式

通过 Pandas,可以读取和存储多种类型和格式的数据,常见的有 excel、csv、json、sql等。在pandas中,支持读取和存储的文件类型列表如下:

Pandas 通过 read_* 函数来从数据文件读取数据,形成 dataframe,也就是 数据框,通过 to_* 函数来将数据保存到特定格式的文件中。

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