导入pandas模块：
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import pandas as pd |
使用import读入pandas模块，并且为了方便使用其缩写pd指代。
读入待处理的excel文件：
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df = pd.read_excel('log.xls') |
通过使用read_excel函数读入excel文件，后面需要替换成excel文件所在的路径。读入之后变为pandas的DataFrame对象。DataFrame是一个面向列(column-oriented)的二维表结构，且含有列表和行标，对excel文件的操作就转换为对DataFrame操作。另外，如果一个excel含有多个表，如果你只想读入其中一个可以：
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df = pd.read_excel('log.xls', sheetname=1) |
增加了一个参数sheetname，表示的是第几个表，从0开始计数。我上面设置的是1，也就是第二个表。
读入之后，可以先查看表头信息和每一列的数据类型：
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df.dtypes |
输出如下：
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Member objectUnnamed: 1 float64Unnamed: 2 float64Unnamed: 3 float64Unnamed: 4 float64Unnamed: 5 float64家内外活动类型 objectUnnamed: 7 objectactivity objectdtype: object |
提取每个member连续出现的最后一行数据：
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new_df = df.drop_duplicates(subset='Member', keep='last') |
以上语句的意思是根据Member字段去除掉多余的行，并且保留相同行的最后一行数据。这些就得到了每一个member最后一行的数据了，返回了经过筛选后的DataFrame。
接下来需要将处理后的结果，保存为excel文件：
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out = pd.ExcelWriter('output.xls')new_df.to_excel(out)out.save() |
output.xls是你要保存的文件名，可以任取；然后将DataFrame的内容保存到该文件，最后保存该文件到系统的磁盘上。
接下来，你就可以在当前目录看到一个新的文件，可以直接使用excel打开查看。
Pandas还提供了很多的API，可以根据具体的任务，查找API文档，找到合适的函数来完成任务。
附：一个完整的示例
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#coding=utf-8import pandas as pd # 读入excel文件中的第2个表df = pd.read_excel('log.xls', sheetname=1)# 查看表的数据类型print df.dtypes# 查看Member列的数据print df['Member'] '''# 新建一列，每一行的值是Member列和activity列相同行值的和for i in df.index: df['activity_2'][i] = df['Member'][i] + df['activity'][i]''' # 根据Member字段去除掉多余的行，并且保留相同行的最后一行数据new_df = df.drop_duplicates(subset='Member', keep='last')# 导出结果out = pd.ExcelWriter('output.xls')new_df.to_excel(out)out.save() |
以上这篇对Python 2.7 pandas 中的read_excel详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持服务器之家。
原文链接：https://blog.csdn.net/G_66_hero/article/details/71730651
