修改列名的python,如何修改列名

本文目錄一覽：

• 1、python對excel操作
• 2、python中dataframe怎麼修改columns的參數
• 3、Python基礎命令都有什麼？

python對excel操作

Python對於Excel的操作是多種多樣的，掌握了相關用法就可以隨心所欲的操作數據了！

操作xls文件

xlrd（讀操作）：

import xlrd

1、引入xlrd模塊

workbook=xlrd.open_workbook(“36.xls”)

2、打開[36.xls]文件，獲取excel文件的workbook（工作簿）對象

names=workbook.sheet_names()

3、獲取所有sheet的名字

worksheet=workbook.sheet_by_index(0)

4、通過sheet索引獲得sheet對象

worksheet為excel表第一個sheet表的實例化對象

worksheet=workbook.sheet_by_name(“各省市”)

5、通過sheet名獲得sheet對象

worksheet為excel表sheet名為【各省市】的實例化對象

nrows=worksheet.nrows

6、獲取該表的總行數

ncols=worksheet.ncols

7、獲取該表的總列數

row_data=worksheet.row_values(n)

8、獲取該表第n行的內容

col_data=worksheet.col_values(n)

9、獲取該表第n列的內容

cell_value=worksheet.cell_value(i,j)

10、獲取該表第i行第j列的單元格內容

xlwt（寫操作）：

import xlwt

1、引入xlwt模塊

book=xlwt.Workbook(encoding=”utf-8″)

2、創建一個Workbook對象，相當於創建了一個Excel文件

sheet = book.add_sheet(‘test’)

3、創建一個sheet對象，一個sheet對象對應Excel文件中的一張表格。

sheet.write(i, j, ‘各省市’)

4、向sheet表的第i行第j列，寫入’各省市’

book.save(‘Data\\36.xls’)

5、保存為Data目錄下【36.xls】文件

操作xlsx文件

openpyxl（讀操作）：

import openpyxl

1、引入openpyxl模塊

workbook=openpyxl.load_workbook(“36.xlsx”)

2、打開[36.xlsx]文件，獲取excel文件的workbook（工作簿）對象

names=workbook.sheetnames

worksheet=workbook.worksheets[0]

worksheet=workbook[“各省市”]

ws = workbook.active

6、獲取當前活躍的worksheet,默認就是第一個worksheet

nrows=worksheet.max_row

7、獲取該表的總行數

ncols=worksheet.max_column

8、獲取該表的總列數

content_A1= worksheet[‘A1’].value

9、獲取該表A1單元格的內容

content_A1=worksheet.cell(row=1,column=1).value

10、獲取該表第1列第1列的內容

openpyxl（寫操作）：

workbook=openpyxl.Workbook()worksheet = workbook.active

3、獲取當前活躍的worksheet,默認就是第一個worksheet

worksheet.title=”test”

4、worksheet的名稱設置為”test”

worksheet = workbook.create_sheet()

5、創建一個新的sheet表，默認插在工作簿末尾

worksheet.cell(i,j,’空’)

6、第i行第j列的值改成’空’

worksheet[“B2″]=”空”

7、將B2的值改成’空’

worksheet.insert_cols(1)

8、在第一列之前插入一列

worksheet.append([“新增”,”台灣省”])

9、添加行

workbook.save(“Data\\36.xlsx”)

10、保存為Data目錄下【36.xlsx】文件

pandas處理excel文件

pandas操作：

import pandas as pd

1、引入pandas模塊

data = pd.read_excel(’36.xls’)

2、讀取[36.xls]或者[36.xlsx]文件

data = pd.read_csv(’36.csv’)

3、讀取[36.csv]文件

data=data.dropna(subset=[‘店鋪’])

4、過濾掉data店鋪列有缺失的數據

data.sort_values(“客戶網名”, inplace=True)

5、將data數據按照客戶網名列進行從小到大排序

data = pd.read_csv(36.csv, skiprows = [0,1,2],sep = None, skipfooter = 4)

6、讀取[36.csv]文件，前三行和後四行的數據略過

data = data.fillna(‘空’)

7、將data中的空白處填充成’空’

data.drop_duplicates(‘訂單’,’first’,inplace=True)

8、data中的數據，按照【訂單】列做去重處理，保留第一條數據

data=pd.DataFrame(data,columns=[‘訂單’,’倉庫’])

9、只保留data中【訂單】【倉庫】列的數據

data = data[(data[u’展現量’] 0)]

10、只保留【展現量】列中大於0的數據

data= data[data[“訂單”].str.contains(‘000’)]

11、只保留【訂單】列中包含’000’的數據

data= data[data[“倉庫”]==’正品倉’]

12、只保留【倉庫】列是’正品倉’的數據

xs= data[data[“店鋪”]==’南極人’][‘銷售額’]

13、獲取店鋪是南極人的銷售額數據

data[‘訂單’] = data[‘訂單’].str[3:7]

14、【訂單】列的值只保留4-8個字節的值

data[“郵資”] = np.where((data[‘店鋪’].str.contains(‘T|t’)) -(data[‘倉庫’] == ‘代發倉’), 8, data[‘郵資’])

15、滿足店鋪列包含 T 或 t 並且倉庫不等於’代發倉’的話，將郵資的值改成8，否則值不變

data = np.array(data).tolist()

16、將data從DataFrame轉換成列表

data=pd.DataFrame(data)

17、將列錶轉換成DataFrame格式

zhan = data[u’展現’].sum().round(2)

18、將data中所有展現列數據求和，並取兩位小數

sum=data.groupby([‘店鋪’])[‘刷單’].sum()

19、將data中按照店鋪對刷單進行求和

counts=data[‘店鋪’].value_counts()

20、將data按照店鋪進行計算

avg=data.groupby([‘店鋪’])[‘刷單’].mean()

21、將data按照店鋪對刷單進行求平均數

count = pd.concat([counts,sum], axis=1, ignore_index=True, sort=True)

22、將counts和sum兩個DataFrame進行了組合

count=count.rename(index=str, columns={0: “訂單”, 1: “成本”})

23、將新生成的DataFrame列名進行修改

data = pd.merge(sum, counts, how=’left’, left_on=’店鋪’, right_on=’店鋪’)

24、將列錶轉換成DataFrame格式

from openpyxl import Workbook 

wb=Workbook()  

ws1=wb.active 

data.to_excel(’36.xlsx’) 

wb.close()

25、data完整的寫入到關閉過程，執行此操作的時候【36.xlsx】不能是打開狀態

excel格式操作

樣式處理：

1、打開【36.xlsx】

sheet=workbook.worksheets[0]

2、將第一個sheet對象賦值給sheet

sheet.column_dimensions[‘A’].width = 20.0

3、將A列的寬度設置為20

sheet.row_dismensions[1].height = 20.0

4、將第一行的行高設置為20

sheet.merge_cells(‘A1:A2’)

5、將sheet表A1和A2單元格合併

sheet.unmerge_cells(‘A1:A2’)

6、將sheet表A1和A2單元格取消合併

sheet.insert_rows(2,2)

7、將sheet表從第2行插入2行

sheet.insert_cols(3,2)

8、將sheet表從第3列插入2列

sheet.delete_rows(2)

9、刪除第2行

sheet.delete_cols(3, 2)

10、將sheet表從第3列開始刪除2列

from openpyxl.styles import Font, Border, PatternFill, colors, Alignment

11、分別引入字體、邊框、圖案填充、顏色、對齊方式

sheet.cell(i,j).font = Font(name=’Times New Roman’, size=14, bold=True, color=colors.WHITE)

12、設置sheet表第 i 行第 j 列的字體

sheet.cell(i,j).alignment = Alignment(horizontal=’center’, vertical=’center’)

13、設置sheet表第 i 行第 j 列的字體對齊方式

left, right, top, bottom = [Side(style=’thin’, color=’000000′)] * 4sheet.cell(i,j).border = Border(left=left, right=right, top=top, bottom=bottom)

14、引入邊框樣式並調用

fill = PatternFill(“solid”, fgColor=”1874CD”)sheet.cell(1,j).fill = fill

15、引入填充樣式，並調用

import xlrd

from openpyxl import Workbook

from openpyxl import load_workbook

workbook=load_workbook(filename=’C:/Users/EDZ/Desktop/工作/2021.08.03/大兄弟.xlsx’)

sheet=workbook.active

sheet.insert_cols(idx=1)

sheet.merge_cells(A1:A3)

sheet[‘A1’]=[‘上海’,’山東’,’浙江’]

python中dataframe怎麼修改columns的參數

pandas是python環境下最有名的數據統計包，而DataFrame翻譯為數據框，是一種數據組織方式，這麼說你可能無法從感性上認識它，舉個例子，你大概用過Excel，而它也是一種數據組織和呈現的方式，簡單說就是表格，而在在pandas中用DataFrame組織數據，如果你不print DataFrame，你看不到這些數據，下面我們來看看DataFrame是如何使用的。

首先是引入pandas和numpy，這是經常配合使用的兩個包，pandas依賴於numpy，引入以後我們可以直接使用np/pd來表示這個兩個模塊

先創建一個時間索引，所謂的索引（index)就是每一行數據的id，可以標識每一行的唯一值

為了快速入門，我們看一下如何創建一個6X4的數據：randn函數用於創建隨機數，參數表示行數和列數，dates是上一步創建的索引列

我們還可以使用字典來創建數據框，例如創建一個列名為A的數據框，索引是自動創建的整數

這又是一個字典創建DataFrame的例子

假如字典內的數據長度不同，以最長的數據為準，比如B列有4行：

可以使用dtypes來查看各行的數據格式

接着看一下如何查看數據框中的數據，看一下所有的數據

使用head查看前幾行數據（默認是前5行），不過你可以指定前幾行

查看前三行數據

使用tail查看後5行數據

查看數據框的索引

查看列名用columns

查看數據值，用values

查看描述性統計，用describe

使用type看一下輸出的描述性統計是什麼樣的數據類型——DataFrame數據

使用T來轉置數據，也就是行列轉換

對數據進行排序，用到了sort，參數可以指定根據哪一列數據進行排序。

Python基礎命令都有什麼？

（1）打開csv文件

import pandas as pd

df=pd.read_csv(r’data/data.csv’)

（2）dataframe index 重新排序

data=df.sort_index(axis=0,ascending=False)

（3）dataframe 按照某一列進行升序或者降序排列

data=df.sort([‘date’],ascending=True升序，False降序)

（4）dataframe 的index重新從0開始

data=data.reset_index(drop=True)

（5）畫橫坐標是日期的圖

import matplotlib.pyplot as plt

x=data[‘date’]#日期是字符串形式

y=data[‘close price’]

plt.plot_date(x,y)

（6）求標準差

import numpy as np

np.std

（7）下取整

import math

math.floor

上取整：math.ceil

（8）希爾伯特變換

from scipy import fftpack

hx= fftpack.hilbert(price)

（9）值排序

data.order()

（10）差分

data.diff(1)#一階差分

dataframe 刪除元素

data.drop(元素位置)

（11）嵌套的array處理方法

import itertools

a = [[1,2,3],[4,5,6], [7], [8,9]]

out = list(itertools.chain.from_iterable(a))

（12）dataframe修改列名

data.columns=[‘num’,’price’]

（13）excel表導入以後有空行解決辦法

import numpy as np

data= data.drop(data.loc[np.isnan(data.name.values)].index)

（15）diff用法

一.是dataframe或者series格式，直接就用data.diff()

二.是list格式，先轉換成轉換成list格式data=data.tolist() 然後dif=np.diff(data)

（16）dataframe中的日期type不是date格式，不能直接相加減，所以先轉換成list格式

t=data.time.tolist()

date_time = datetime.datetime.strptime(str(t),’%Y-%m-%d %H:%M:%S’)

date_time=datetime.date(date_time.year,date_time.month,date_time.day)

past= date_time – datetime.timedelta(days=n*365)

（17）符號化

np.sign

（18）字典的使用

label={‘11’:’TP’,’1-1’:’FN’,’-11’:’FP’,’-1-1’:’TN’}

for i in range(len(data1)):

state=str(int(data1[i]))+str(int(data2[i]))

result.append(label[state])

（19）用plt畫圖的時候中文不顯示的解決辦法

from matplotlib.font_manager import FontProperties

font_set = FontProperties(fname=r”c:windowsontssimsun.ttc”, size=15)

plt.title(u’中文’, fontproperties=font_set）

（20）獲取當前程序運行的時間

from time import time

time1=time()

time2=time()

print(time2-time1)

以上是我找到的資料，對於我這個學習Python到半吊子的人來說也是要收藏起來的。