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【华为|pandas读取Excel知识点合集来了！赶紧进来看看！】
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哈喽 ， 大家周末好啊 ， 今天给大家总结了pandas操作excel的全功率 ， 全文大概800+字 ， 阅读需要10分钟 ， 请大家耐心看完~
1.pandas读取excel
读取文件的格式如下
pandas.read_excel(filename sep headerencoding)
「参数解释」
filename：文件路径 ， 可以设置为绝对路径或相对路径
sep：分隔符 ， 常用的有逗号分隔、\\t 分隔 ， 默认逗号分隔 ， read_table默认是'\\t'(也就是tab)切割数据集的
header：指定表头 ， 即列名 ， 默认第一行 ， header = None 没有表头 ， 全部为数据内容
encoding：文件编码方式 ， 不设置此选项 ，Pandas 默认使用 UTF-8 来解码 。
index_col， 指定索引对应的列为数据框的行标签 ， 默认 Pandas 会从 0、1、2、3 做自然排序分配给各条记录 。
通过names=['a''b''c'
可以自己设置列标题
①传入读取文件：
②设置第一列为索引：
③将第一行she设置为表头
④重新设置表头名称
⑤输出后调用属性：
新建excel并写入数据
pandas增删改查：
①读取下面的表格数据 ， 进行学习：
②增删改查的常用方法 ， 已整理成思维导图 ， 便于大家查阅学习：
「两种查询方法的介绍」
「loc」 根据行 ， 列的标签值查询
「iloc」 通过行号索引行数据 ， 行号从0开始 ， 逐次加1 。
「注意」 当使用显式索引（即data['a':'c'
）作切片时 ， 结果「包含」最后一个索引；而当使用隐式索引（即 data[0:2
） 作切片时 ， 结果「不包含」最后一个索引 。
loc属性 ， 表示取值和切片都是显式索引
iloc属性 ， 表示取值和切片都是隐式索引Pandas 读取 csv文件的语法格式和读取excel文件是相似的 ， 大家可以对照读取excel的方法学习 。
使用pandas表格数据常用的清洗方法：
当然了 ， pandas除了读取csv和excel文件之外 ， 读写数据的方法还有很多种 ， 感兴趣的话 ， 大家可以根据官方文档学习 。
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