零基础学Python——简单操作excel

没有基础能不能学会Python？二胎妈妈准备挑战一下，这是我学习Python的第22天，继续记录我的学习内容，方便记忆和复习。

今天学习的主题为：使用python对excel进行简单操作，包括对excel进行筛选，列求和，将数据导出到excel。

需求：原始表格表头为：

排名 球员 球队 进球（点球）出场次数 射门 射正

现要求对球队“曼联”的射门总数和射正总数进行统计，并导出为“曼联.xlsx”。

代码实现：

import pandas as pd #导入pandas模块
#解决数据输出时列名不对齐的问题
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)
# 解决行业显示不全问题，设置默认输出最大行和最大列为1000
pd.set_option('display.max_rows',1000)
pd.set_option('display.max_columns',1000)
# 读取文件，且将“排名”列设置为索引，得到df是一DataFrame类型的数据
df=pd.read_excel('data.xlsx',index_col="排名")
#显示前5条数据
print(df.head())
#显示所有数据
print(df)
# 对该excel中数据进行相关操作：
"""
注意：抽取数据的三中方式：
1.直接筛选某一个元素格式为：.iat[x,y],下，x行索引的位置（从0开始），y是列索引的位置（同样从0开始）
2.基于位置的查询：.iloc[] ,接受一个或多个整数索引作为参数。
可以用它来选择单个元素、一行或多行、一列或多列，甚至是 DataFrame 的子集
3.基于行列名称的查询：.loc[]
"""
# 基于位置取元素。找到第4行第5列的值
print(df.iat[3,4],type(df.iat[3,4]))
# 基于位置取行或列，取第1-3行，4-5列的值
print(df.iloc[0:2,3:5],type(df.iloc[0:2,3:5]))
# 返航4-5列数据
print(df.iloc[:,3:5])
# 返回2-6行数据
print(df.iloc[1:6,:])
# 基于列名称取值：球队为曼联的书友数据：
print(df.loc[df["球队"]=="曼联"])
# 统计球队为曼联的出场次数，射门次数和射正次数
df=df.loc[df["球队"]=="曼联"]
cc=df["出场次数"].sum()
sm=df["射门"].sum()
sz=df["射正"].sum()
# 注意此处是[["曼联",cc,sm,sz]]，不是["曼联",cc,sm,sz]
# ["曼联",cc,sm,sz]是一个列表
# pd.DataFrame 需要的是二维的结构，所以需要[["曼联",cc,sm,sz]]
data=[["曼联",cc,sm,sz]]
columns=["球队","出场次数","射门数","射正数"]
# 创建DataFrame的第一种方法
df_new=pd.DataFrame(data=data,columns=columns)
# 创建DataFrame的第二种方法，注意index=[]必须包含进去
"""df_new=pd.DataFrame(
{"球队":"曼联",
"出场次数":df["出场次数"].sum(),
"射门数":df["射门"].sum(),
"射正数":df["射正"].sum()
},index=[0]
)
"""
print(df_new)
# 将结果导出到曼联.xlsx中
df_new.to_excel("曼联.xlsx")

实现结果：

球队 出场次数 射门数 射正数

0 曼联 38 114 55