Python读取表格

一、Python读取表格数据

在进行数据处理时，我们常常需要从表格中获取数据，然后进行一系列的分析和计算。Python提供了多种方法来读取表格数据，其中最常用的是pandas库中的read_excel和read_csv方法。

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df_excel = pd.read_excel('data.xlsx')
print(df_excel)

# 读取CSV文件
df_csv = pd.read_csv('data.csv')
print(df_csv)

read_excel和read_csv方法的参数比较多，可以指定表格的sheet名、是否跳过某些行、向导航中添加列名等等。读取表格数据后，可以进行数据清洗、过滤、转换等常规操作。

二、Python读取表格画散点图

除了读取原始数据进行分析外，我们还可以用Python把表格中的数据可视化。下面是一个简单的例子，用pandas库读取表格中“x”和“y”两列数据，然后用matplotlib库画出散点图。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取表格数据
df = pd.read_excel('data.xlsx')
x = df['x']
y = df['y']

# 画散点图
plt.scatter(x, y)
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.show()

通过画图可以更直观地了解数据之间的关系和趋势。除了散点图，还可以画折线图、柱状图、饼图等等。

三、Python读取表格文件数据

除了Excel和CSV之外，Python还可以读取多种类型的表格文件。比如，可以用xlrd库读取.xls文件，用openpyxl库读取.xlsx文件，用pyxlsb库读取.xlsb文件。

import xlrd

# 读取xls文件
book = xlrd.open_workbook('data.xls')
sheet = book.sheet_by_index(0)
print(sheet.cell(0, 0).value)

# 读取xlsx文件
from openpyxl import load_workbook

book = load_workbook('data.xlsx')
sheet = book.active
print(sheet.cell(1, 1).value)

# 读取xlsb文件
import pyxlsb

with pyxlsb.open_workbook('data.xlsb') as book:
    sheet = book.get_sheet(0)
    print(sheet.get_value(0, 0))

不同的表格文件类型需要用不同的库进行读取，可以根据具体需求选择合适的库。

四、Python读取表格去重

有时候我们需要对表格中的数据进行去重操作。pandas库提供了drop_duplicates方法，可以去除DataFrame对象中的重复行。

import pandas as pd

# 读取表格数据
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 去重
df = df.drop_duplicates()

print(df)

该方法默认去除所有列的重复行，也可以指定一个或多个列进行去重。去重后的结果可以用于后续的数据分析和处理。

五、Python读取表格文件

在实际数据处理中，我们往往需要把多个表格文件合并成一个文件或者把一个文件拆分成多个文件。Pandas库提供了多种方法来实现这些操作。

import pandas as pd

# 合并多个Excel文件
files = ['data1.xlsx', 'data2.xlsx', 'data3.xlsx']
df = pd.concat([pd.read_excel(f) for f in files])
df.to_excel('merged.xlsx')

# 拆分单个Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')
for name, group in df.groupby('category'):
    group.to_excel('%s.xlsx' % name, index=None)

表格文件的合并和拆分可以帮助我们更方便地进行数据管理和分析。

六、Python读取表格方法

除了pandas库之外，Python还提供了其他方法来读取表格。比如，可以用xlrd库、openpyxl库、pyxlsb库等读取Excel文件，用csv库读取CSV文件，用xlwt库、openpyxl库、xlutils库等写入Excel文件。

import csv

# 读取CSV文件
with open('data.csv', 'r') as f:
    reader = csv.reader(f)
    for row in reader:
        print(row)

# 写入Excel文件
import xlwt

book = xlwt.Workbook(encoding='utf-8')
sheet = book.add_sheet('Sheet1')
for i in range(10):
    sheet.write(i, 0, 'Row %d' % i)
book.save('data.xls')

每种方法都有各自的优点和不足，可以根据实际需求选择最适合的方法。

七、Python读取表格求和

在数据统计和分析中，求和是一个常见的操作。pandas库提供了sum方法，可以对DataFrame对象中的一列或多列数据进行求和。

import pandas as pd

# 读取表格数据
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 求和
total = df['sales'].sum()

print(total)

可以把多个列的数据进行相加，也可以在求和前进行筛选和过滤。

八、Python读取表格填写到另一个表格

有时候我们需要把一个表格的数据填写到另一个表格中，比如说把两个表格的数据进行匹配。pandas库提供了merge方法，可以根据指定的列将两个DataFrame对象进行合并。

import pandas as pd

# 读取表格数据
df1 = pd.read_excel('data1.xlsx')
df2 = pd.read_excel('data2.xlsx')

# 合并
df = pd.merge(df1, df2, on='key')

print(df)

在merge方法中，on参数指定进行合并的列名，列名必须在两个表格中都存在。合并后的结果可以用于后续的分析和处理。

九、Python读取表格哪个快

在读取表格时，不同的方法和库的速度存在差异。为了测试不同方法的读取速度，我们可以使用Python内置的timeit库。

import timeit

# 测试read_excel方法的速度
stmt = "pd.read_excel('data.xlsx')"
setup = "import pandas as pd"
t = timeit.timeit(stmt, setup, number=1000)
print(t)

# 测试xlrd库的速度
stmt = "xlrd.open_workbook('data.xlsx').sheet_by_index(0)"
setup = "import xlrd"
t = timeit.timeit(stmt, setup, number=1000)
print(t)

# 测试openpyxl库的速度
stmt = "load_workbook('data.xlsx').active"
setup = "from openpyxl import load_workbook"
t = timeit.timeit(stmt, setup, number=1000)
print(t)

通过测试可以了解不同方法和库的读取速度，可以根据实际需求进行选择。