首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

Python - Pandas -导入Excel文件、遍历每行、添加新值以及添加到dataframe

导入Excel文件 要导入Excel文件,可以使用Pandas库中的read_excel()函数。该函数可以读取Excel文件并将其转换为DataFrame对象。

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

df = pd.read_excel('file.xlsx')

在上述代码中,'file.xlsx'是要导入的Excel文件的文件名。读取后的数据将存储在DataFrame对象df中。

遍历每行 要遍历DataFrame中的每一行,可以使用iterrows()方法。这个方法返回一个包含每一行索引和内容的迭代器,你可以使用它来访问每一行。

代码语言:txt
复制
for index, row in df.iterrows():
    # 访问每一行的数据
    print(row['列名'])

在上述代码中,'列名'是要访问的列的名称。可以根据需要替换为实际的列名。

添加新值 要在DataFrame中添加新的值,可以使用at()或者iat()方法。这些方法允许直接访问DataFrame中的特定位置,并进行修改。

代码语言:txt
复制
df.at[行索引, '列名'] = 新值

在上述代码中,'行索引'是要访问的行的索引,'列名'是要访问的列的名称,新值是要添加的值。可以根据需要替换为实际的行索引、列名和新值。

添加到DataFrame 要将新的值添加到DataFrame中,可以使用append()方法。这个方法允许将一个DataFrame或者一个Series对象追加到另一个DataFrame中。

代码语言:txt
复制
new_row = {'列名1': 值1, '列名2': 值2, ...}
df = df.append(new_row, ignore_index=True)

在上述代码中,'列名1'、'列名2'等是要添加的列名,值1、值2等是要添加的值。通过将新行定义为一个字典,并使用append()方法将其添加到DataFrame中。参数ignore_index=True用于重新索引新的DataFrame。

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址: 腾讯云产品:云服务器(https://cloud.tencent.com/product/cvm)、对象存储(https://cloud.tencent.com/product/cos)、数据库(https://cloud.tencent.com/product/cdb)、人工智能(https://cloud.tencent.com/product/ai)、物联网(https://cloud.tencent.com/product/iot)、移动开发(https://cloud.tencent.com/product/mc)、区块链(https://cloud.tencent.com/product/bc)、视频处理(https://cloud.tencent.com/product/vod)、元宇宙(https://cloud.tencent.com/product/vr)、云原生(https://cloud.tencent.com/product/cns)等。

希望以上信息对您有所帮助。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

手把手教你做一个“渣”数据师,用Python代替老情人Excel

GitHub链接: https://github.com/ank0409/Ditching-Excel-for-Python 一、将excel文件导入Panda DataFrame 初始步骤是将excel...2、一些重要的Pandas read_excel选项 ? 如果默认使用本地文件的路径,用“\”表示,接受用“/”表示,更改斜杠可以将文件添加到Python文件所在的文件夹中。...3、导入表格 默认情况下,文件中的第一个工作表将按原样导入到数据框中。 使用sheet_name参数,可以明确要导入的工作表。文件中的第一个表默认为0。...4、使用工作表中的列作为索引 除非明确提到,否则索引列会添加到DataFrame中,默认情况下从0开始。...五、数据计算 1、计算某一特定列的 输出结果是一个系列。称为单列数据透视表: ? 2、计数 统计每列或每行的非NA单元格的数量: ? 3、求和 按行或列求和数据: ? 为每行添加总列: ?

8.4K30
  • Pandas速查卡-Python数据科学

    Josh Devlin 2017年2月21日 Pandas可以说是数据科学最重要的Python包。...关键词和导入 在这个速查卡中,我们会用到一下缩写: df 二维的表格型数据结构DataFrame s 一维数组Series 您还需要执行以下导入才能开始: import pandas as pd import...numpy as np 导入数据 pd.read_csv(filename) 导入CSV文档 pd.read_table(filename) 导入分隔的文本文件 (如TSV) pd.read_excel...() pd.DataFrame(dict) 从字典、列名称键、数据列表的导入 输出数据 df.to_csv(filename) 写入CSV文件 df.to_excel(filename) 写入Excel...加入/合并 df1.append(df2) 将df1中的行添加到df2的末尾(列数应该相同) df.concat([df1, df2],axis=1) 将df1中的列添加到df2的末尾(行数应该相同

    9.2K80

    Excel就能轻松入门Python数据分析包pandas(四):任意分组成绩条

    系列文章: 懂Excel就能轻松入门Python数据分析包pandas(三):制作成绩条 > 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害,结果学了很长时间,连数据处理都麻烦得要死。...后来才发现,原来不是 Python 数据处理厉害,而是他有数据分析神器—— pandas 前言 上一节我们介绍了在 pandas 中怎么制作诸如成绩条的技巧,不过那是按照 Excel 解决思路进行的...在顶部添加标题,在末尾添加空行 问题来了,你说这方法灵活,可以对应任意维度分组,但这个方法怎么得到最初的需求——每行一个小表格呢? 对应最初的需求,其实就是按每行分组。...那么 DataFrame 里面什么是每行不一样的?没错,就是行索引(index)。如下: 更多的灵活性 这个方式可以制作出灵活多变的小表格,比如,按班别划分,每个小表格最后添加汇总行。...代码如下: - 在之前的基础上加入汇总逻辑 - 通过 df.append ,即可轻松把汇总行添加到 DataFrame 的末尾处

    83420

    Python 和 Jupyter 扩展的最新更新:2023 年 6 月版 Visual Studio Code

    在专用终端中运行 Python 文件:为每个文件创建一个终端,避免在同一个终端中运行多个文件造成的混乱。...下面是使用Python 和 Jupyter Notebook的demo:# 导入所需的库import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupimport pandas...# 定义一个函数,用来导出数据到 excel 文件中def export_data(): # 使用 pandas 库创建一个 DataFrame 对象,传入列表和列名 df = pd.DataFrame...然后,定义一个函数,用来采集指定网址的数据,并添加到列表中。...接着,定义另一个函数,用来导出数据到 excel 文件中。这个函数使用 pandas 库创建一个 DataFrame 对象,并使用 to_excel 方法导出数据到 excel 文件中。

    17920

    Excel就能轻松入门Python数据分析包pandas(四):任意分组成绩条

    后来才发现,原来不是 Python 数据处理厉害,而是他有数据分析神器—— pandas 前言 上一节我们介绍了在 pandas 中怎么制作诸如成绩条的技巧,不过那是按照 Excel 解决思路进行的...案例 继续沿用成绩单数据: 我们希望把每位学生的成绩单独列出来,也就是一行记录成为一个小表: 有遍历思路,但不需要遍历代码 上一节我们已经介绍过怎么利用不存在的索引批量生成空行。...在顶部添加标题,在末尾添加空行 问题来了,你说这方法灵活,可以对应任意维度分组,但这个方法怎么得到最初的需求——每行一个小表格呢? 对应最初的需求,其实就是按每行分组。...那么 DataFrame 里面什么是每行不一样的?没错,就是行索引(index)。如下: 更多的灵活性 这个方式可以制作出灵活多变的小表格,比如,按班别划分,每个小表格最后添加汇总行。...代码如下: - 在之前的基础上加入汇总逻辑 - 通过 df.append ,即可轻松把汇总行添加到 DataFrame 的末尾处

    69420

    PythonExcel协同应用初学者指南

    标签:PythonExcel协同 本文将探讨学习如何在Python中读取和导入Excel文件,将数据写入这些电子表格,并找到最好的软件包来做这些事。...准备好开始加载文件并分析它们了。 将Excel文件作为Pandas数据框架加载 Pandas包是导入数据集并以表格行-列格式呈现数据集的最佳方法之一。...可以使用Pandas包中的DataFrame()函数将工作表的放入数据框架(DataFrame),然后使用所有数据框架函数分析和处理数据: 图18 如果要指定标题和索引,可以传递带有标题和索引列表为...True的标题参数,然而,由于已转换为数据框架的工作表已经具有标题,因此不需要添加标题: 图19 甚至可以在dataframe_to_rows方法的帮助下,将追加或写入Excel文件,如下图所示。...另一个for循环,每行遍历工作表中的所有列;为该行中的每一列填写一个

    17.4K20

    妈妈再也不用担心我忘记pandas操作了

    导入数据: pd.read_csv(filename) # 从CSV文件导入数据 pd.read_table(filename) # 从限定分隔符的文本文件导入数据 pd.read_excel(filename...) # 从Excel文件导入数据 pd.read_sql(query, connection_object) # 从SQL表/库导入数据 pd.read_json(json_string) # 从JSON...() pd.DataFrame(dict) # 从字典对象导入数据,Key是列名,Value是数据 导出数据: df.to_csv(filename) # 导出数据到CSV文件 df.to_excel(...() # 返回每一列的最小 df.median() # 返回每一列的中位数 df.std() # 返回每一列的标准差 数据合并: df1.append(df2) # 将df2中的行添加到df1的尾部...df.concat([df1, df2],axis=1) # 将df2中的列添加到df1的尾部 df1.join(df2,on=col1,how='inner') # 对df1的列和df2的列执行SQL

    2.2K31

    干货:手把手教你用Python读写CSV、JSON、Excel及解析HTML

    怎么做 pandas模块提供了高性能的高级数据结构(比如DataFrame以及一些基本的分析工具。...to_csv(…)方法将DataFrame的内容转换为可存储于文本文件的格式。你要指定分隔符,比如sep=‘,’,以及是否保存DataFrame的索引,默认是保存的。...创建xlsx_read字典时,我们使用了字典表达式,这个做法很Python:不是显式地遍历工作表,将元素添加到字典,而是使用字典表达式,让代码更可读、更紧凑。...更多 读取Excel文件,除了用pandas的read_excel(...)方法,你也可以选择其它Python模块。pandas使用xlrd读取数据并转成DataFrame。...使用DataFrame对象的.apply(...)方法遍历内部每一行。第一个参数指定了要应用到每行记录上的方法。axis参数的默认为0。意味着指定的方法会应用到DataFrame的每一列上。

    8.3K20

    Python批量复制Excel中给定数据所在的行

    本文介绍基于Python语言,读取Excel表格文件数据,并基于其中某一列数据的,将这一数据处于指定范围的那一行加以复制,并将所得结果保存为Excel表格文件的方法。   ...现有一个Excel表格文件,在本文中我们就以.csv格式的文件为例;其中,如下图所示,这一文件中有一列(也就是inf_dif这一列)数据比较关键,我们希望对这一列数据加以处理——对于每一行,如果这一行的这一列数据的在指定的范围内...首先,我们需要导入所需的库;接下来,我们使用pd.read_csv()函数,读取我们需要加以处理的文件,并随后将其中的数据存储在名为df的DataFrame格式变量中。...(10)循环,将当前行数据复制10次;复制的具体方法是,使用result_df.append()函数,将复制的行添加到result_df中。   ...在最后一个步骤,我们使用result_df.to_csv()函数,将处理之后的结果数据保存为一个Excel表格文件文件,并设置index=False,表示不保存行索引。

    31720

    使用Python将多个Excel文件合并到一个主电子表格中

    标签:PythonExcel,pandas 本文展示如何使用Python将多个Excel文件合并到一个主电子表格中。假设你有几十个具有相同数据字段的Excel文件,需要从这些文件中聚合工作表。...4.对多个文件,重复步骤2-3。 5.将主数据框架保存到Excel电子表格。 导入库 现在,让我们看看如何用Python实现上述工作流程。我们需要使用两个Python库:os和pandas。...我们使用这个库将Excel数据加载到Python中,操作数据,并重新创建主电子表格。 我们将从导入这两个库开始,然后查找指定目录中的所有文件名。...Python并将其存储为DataFrame对象。...2.如果是,则读取文件内容(数据),并将其追加/添加到名为df的主数据框架变量中。 3.将主数据框架保存到Excel电子表格中。

    5.6K20

    【实用原创】20个Python自动化脚本,解放双手、事半功倍

    ') # 将修改后的数据写入Excel文件 write_to_excel(dataframe, 'path_to_your_output_file.xlsx') 我们主要是调用pandas模块中的...然后,它遍历Excel文件中的所有工作表,使用pd.read_excel逐个读取它们,并通过append方法将每个工作表的数据追加到之前创建的空DataFrame中。...= PyPDF2.PdfMerger() # 遍历所有输入路径并添加到合并器 for path in input_paths: with open(path,...函数首先创建了一个PyPDF2.PdfMerger对象,然后逐个打开输入列表中的PDF文件,并使用append方法将它们添加到合并器中。最后,使用write方法将合并后的PDF输出到指定的文件路径。...它首先打开输入的PDF文件,使用PyPDF2.PdfFileReader读取PDF内容。然后,创建一个PyPDF2.PdfFileWriter对象,将从读取器对象中获取的所有页面添加到写入器对象中。

    2.2K10

    Python处理Excel数据的方法

    Python处理Excel数据的方法 电子表格格式 1.使用 xlrd 来处理; 2.使用 xlwt 来处理; 3.使用 openpyxl 来处理; 4.使用Pandas库来处理excel数据 其他...本文搭配Python绘图 \ 数据可视化一起使用效果更佳。 电子表格格式 我们在日常工作中常常见到各种后缀的电子表格,例如最常见的xlsx以及较为常见的csv、xls等格式的表格。...CSV逗号分隔文件格式,其以纯文本形式存储表格数据(数字和文本),可以用Excel软件打开。...库来处理excel数据 Pandas 可以从各种文件格式比如 CSV、JSON、SQL、Microsoft Excel 导入数据。...# 导入pandas模块 import pandas as pd sheet=pd.read_excel('test.xlsx') # 这个会直接默认读取到这个Excel的第一个表单 # 读取制定的某一行数据

    5.1K40

    Python自动化办公之Word批量转成自定义格式的Excel

    i for i in range(1, max_page_num + 1)] # 6、比对切割得到的第一个元素,如果它在匹配的字符串中,就获取它在列表中的索引,并把获取到的结果添加到列表...我们最终是要让它生成excel文件的,所以可以用python非常强大的科学计算包pandas来读取操作数据更好。...但pandas不能直接读取word文件,所以,需要先把它转成txt文档,这一步很简单,打开word,全部复制到一份的txt文件中就行了。...使用pandas读取到的数据是一个dataFramedataFrame的结构就类似于我们在excel文档里面那样行列分明的。...最终我们是要转存到excel文档中的, pandas怎么转excel? 很简单的,只要你构造出一个dataFrame出来,调用pandas的to_excel方法,就能存入excel文档了。

    1.6K40

    如何快速学会Python处理数据?(5000字走心总结)

    pandas模块下的read_csv函数 4、最后,整理合并后的所有表,需要用到DataFrame的操作方法 实现代码如下: #导入模块 import os import pandas as pd #...) return name #声明初始变量 a="" name= readname(a) data_new =pd.Dataframe() #循环遍历文件名称 for i in name:...像OS和pandas,都是标准库,导入后,就可以在程序中使用其模块内的函数,使用时必须添加模块名作为前缀。...将表格型数据读取为DataFrame对象是pandas的重要特性 read_csv(csv文件输入函数) read_table(文本文件输入函数) to_csv(数据输出函数) #遍历所有文件路径,读取所有文件下...://www.runoob.com/python/python-nested-loops.html 本次实例中,需要读取一级文件目录名称、二级文件目录名称、三级csv文件目录名称,并逐个遍历它,于是选择了

    1.9K20
    领券