前言
Python 的第三方 Pandas 库是数据处理和分析中的利器，其强大的功能可以帮助我们轻松地对 Excel 表格进行自动化操作。接下来，我们将介绍九个用 Pandas 库操作 Excel 的编程例子，并且每个例子都会涉及不同的知识点，确保全面掌握这个主题。
1. 读取和写入 Excel 文件
首先，我们需要了解如何使用 Pandas 读取、写入 Excel 文件。这可以通过 pd.read_excel()、df.to_excel() 方法来实现。
import pandas as pd
# 通过字典形式构建 DataFrame
df = pd.DataFrame({
'工号': [1001, 1002, 1003],
'姓名': ['张三', '李四', '王五'],
'年龄': [28, 25, 30]
})
df = df.set_index('工号') # 自定义索引
df.to_excel('人事信息.xlsx') # 写入 excel
df = pd.read_excel('人事信息.xlsx') # 读取 excel
print(df)
# 输出结果：
# 工号 姓名 年龄
# 0 1001 张三 28
# 1 1002 李四 25
# 2 1003 王五 30
2. 选择特定列数据
要选择 Excel 表格中的特定列数据，可以使用 DataFrame 的列索引进行选择。
# 选择 Name 列数据
names = df['姓名']
print(names)
# 输出结果：
# 0 张三
# 1 李四
# 2 王五
3. 选择特定行数据
使用 df.loc[] 方法可以选择特定行数据。
# 选择第一行数据
first_row = df.loc[0]
print(first_row)
# 输出结果：
