python pandas 读excel,用pandas读取excel

　　如果使用Anaconda集成包，可以直接使用Import pandas as pd，否则可能需要下载：pip install pandas。

　　读取表格，获取表格行列信息df=PD . read _ excel( test . xlsx )height，width=df.shapeprint (height，width，type (df))。该表如下：

　　获得以下输出，这是一个4行5列的数据块，采用DataFrame格式：

　　通过直接打印(df)获得的结果：

　　将结果与表格进行比较，可以明显看出，表格中的第一行(黄色突出显示)被定义为数据块的列下标，而最后四行(蓝色突出显示)实际上被视为数据；并自动在表的第一列前添加一个行索引{0，1，2，3}。

　　提取数据，放入数组x=NP。range (0，height)中的I的Zeros ((height，width)):对于range (1，width 1)中的J:#遍历的实际下标x[i][j-1]=df.ix[i，j]print(x.shape)print(x)通过np.zeros()方法定义一个所有初始值为0的2D数组(需要导入numpy库)，通过df.ix[i，J]读取数据并复制到2D数组中，其中对于range(0，J

　　对代码做一些补充说明：从DataFrame结构的数据中取值有三种常用方法：

　　#第一种方法：ixdf.ix[i，j]#这里的I和j是内置的数字索引，行列从0开始计数。df.ix[row，col]#这里的row和col是表格的行和列索引，是表格中行和列的名称#第二种方法：locdf.loc[row，col]# loc只支持表格。不能使用内置数字索引#第三种方法：ilocdf.iloc[i，j]# iloc只支持内置数字索引，不支持表格行列索引。因为ix方法支持两种索引，所以这里就出现了一个问题：如果表格行列索引也是数字怎么办？。例如，在我上面的例子中，列索引是表的第一行{1，2，3，4}，而行索引是在读取时。

　　实验结束后，这种情况会是优先使用表格行列索引，与上面代码中得到的结果相对应。不过为了在使用时不造成混乱，我个人建议用loc或者iloc代替ix。

　　自定义表格中的行和列索引。如果表格采用以下形式：

　　让您要读取的数据帧具有{ 一，二，三和四 }的行索引和{ 一，二，三，四和五 }的列索引。如果直接使用read_excel(filename)，虽然默认情况下列索引会是第一行，但默认情况下行索引不会是第一列，而是会自动添加一个{0，1，2，3}作为行索引。因此，为了实现我们的目标，我们需要如下设置读取参数：

　　Df=pd.read _ excel (filename，index _ col=0) #即第一列指定为行索引print(df)print(第0行第一列的数据为：，df.iloc[0，1])print(第三行第二列的数据为：，df.loc[three]

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