python批量处理excel并汇总,pandas对excel筛选提取

　　熊猫处理csv读取文件过滤搜索值所在行的索引，根据索引删除该行，重新拆分写入csv摘要：前言：

　　没学过熊猫，但是最近老是在网上处理一些csv文件，查用法，老是忘。所以我今天就把这些常用用法记录下来，以后再补熊猫。文笔很简单，想请大家帮忙。如有不足，请指教。

　　读取文件导入熊猫作为PD data=pd.read _ csv (file，encoding= encoding )过滤器

　　单列/单行

　　Value=data[列名]多列

　　Value=data[[列名1 ，列名2]]注：

　　无法遍历直接读取的值；过滤后，可以遍历单个列，但不能遍历多个列。

　　找到值的行的索引index=data[data[列名]==要查找的值].index.tolist()[0]删除行data.drop(index，inplace=True)#参数：inplace=True#在原文件中有更改，Flase表示没有更改，删除公司列需要赋值#。空行data.dropna(subset=[ company ]，inplace=True)由drop _ duplicates(subset=[ comment ]，keep= first ，inplace=true)数据进行重复数据删除。drop _ duplicates (keep= first ，inplace=true)。

　　子集：以列表的形式填写需要去重的列名。默认值为None，表示根据所有列执行。

　　Keep:有三个可选参数：first、last和False，默认值为first。其中，

　　(1)first的意思是：保留第一次出现的重复行，删除后面出现的重复行。

　　(2)last的意思是：删除重复项，保留最后出现的项。

　　(3)假的意思是：删除所有重复的。

　　Inplace:默认值为False，删除重复的项目并返回一个副本。则直接删除原始数据上的重复项。

　　下面是别人的参考，链接在下面：

　　原文链接：熊猫按某栏去重

　　把一个csv表拆成几个，直接拿大人物的文章，写的好，可以看。

　　原文链接：用Python将excel文件按列拆分成多个Excel文件。

　　# -*-编码：utf-8 -*- 根据公司名称将excel文件拆分成多个excel文件。表名：人数计算区分字段名：公司导入熊猫为PD data=PD . read _ excel( d:\ data \ file splitting experiment . xls )，Sheet _ name= head number )#删除空行数据data.dropna(公司列的subset=[ company]，In=true) #第三步：获取公司列表，去重department _ list=list(data[ company ])。drop_duplicates()) #获取数据公司列，重新合并放入列表打印(department_list)#第四步：在department_list中为I将数据按类别存储在文件中：department=data[data[ company ]==I]department . to _ excel(。/str (I)公司。xlsx’)写入csvdata。to _ csv (csv _ file，index=0，encoding= encoding) #index=0，非常实用#如果写中文时有乱码，可以用utf-8-sig来总结：以上是我用来处理csv的一些方法。有需要的朋友可以拿去，非常感谢。

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