python中pandas读取txt,pandas写入csv文件

　　使用新版本的excel，可以直接读取。

　　使用熊猫读取超过指定表页：

　　将数组作为公证人导入熊猫作为pd#默认首行会作为数据帧的标题：df=pd.read_excel(a.xlsx ，sheet_name=Sheet1)#若想把首行解析为数据，则：df=pd.read_excel(b.xlsx ，sheet_name=Sheet1 ，header=None)#若想把第2行作为标题，并忽略首行，则：df=pd.read_excel(b.xlsx ，sheet_name=Sheet1 ，header=1)若想遍历所有表页：

　　xl=pd .excel文件( test。xlsx )sheets=XL。工作表名称#查看工作表中工作表的所有工作表名称：打印(纸张)#纸张是字符串#读取第一个sheedf 0=XL。parse(sheets[0])#将特定的工作表读入数据帧读取一列，序号从0开始：

　　# 类型：熊猫。核心。系列。系列col 1=df。iloc[:0] col2=df.iloc[:1]对列表进行去重的方法：

　　# 返回去重后列表，不改变原列表li=[1，2，2，1，3]def Li _ distinct(Li):Li _ RES=[]for I in Li:if I not in Li _ RES:Li _ RES . append(I)return Li _ RES常用操作：

　　# 遍历一列li=[]for i，v in col1.items(): print(i，v) # i是行号，从0开始李。append(v)RES=Li _ distinct(Li)print( \ n .join(res))#返回第一列数据组成的列表li1=list(df.iloc[:0])res1=Li _ distinct(li1)print( \ n ).join(res1)) #也是去重后打印，效果同上面一样# 返回一个数据帧，包括三列：第一行，第一行，第2列df_new=df.iloc[:[0，0，1]]

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