本帖最后由 Hi-Frank 于 2021-6-20 15:29 编辑
用 Python 处理 Excel 中的行、列、单元格
0. 引子
抱歉，这几天太忙了，没有及时更新，见谅！
整整十天连步都没跑，趁现在有点时间，更新一篇，谨表歉意。
感谢几位鞭策我更新的朋友，谢谢！
前几天在湖州，路过苕溪桥，放个照片做题图吧。
感慨于旅途奔波，写了一篇文章，分享一下：《洛神赋》—— 奔波的脚步，让心去旅行 。
地址：https://mp.weixin.qq.com/s/ONMvGJDzKDtFRaF9ggltzA
今天我们谈一下如何处理具体的行、列、单元格数据。
1. Python 为什么简洁又强大
到目前为止，我们用 Python 处理 Excel 的过程，其实是：用 Pandas 把 Excel 文件读出来 →→ 进行处理 →→然后再写入 Excel 文件。
我们用的是 Pandas 的 read_excel() 方法，将数据读入 DataFrame 中。
此前为了大家好接受，我们直接拿来用，不求甚解。
不求甚解，是我认为最好的学习方法和讲课方法，放松心情，直接入门，逐步深入。
今天我们有必要对 Pandas 和 DataFrame 做进一步的认识：
Python 之所以强大，不仅仅因为语言简洁优美，更重要的，是它形成了一个庞大的生态体系。
就是，有大量的、各行各业的人，都在用它。并且，写了大量的、开源的、可免费使用的、针对不同行业业务的 函数、模块、可供调用。
上一篇我们用 Python 画图，很多人慨叹代码太简洁了。用 VBA 特复杂。
其实，应该这样感慨：如果有一个可爱的哥们儿，用 VBA 把画图的各项功能都写好、各种因素都考虑到，写成子程序，放到互联网上，我们随时可以下载，直接使用，给个参数就能直接画出图来，多好啊。
所以，Python 如果从底层写，也很麻烦，但是现成的模块太多了、太好用的。例如，我们上一帖用的 Matplotlib，就是一个最好用的 Python 二维画图工具集。仅此而已。
所以，有时将 Python 叫做胶水语言。就是，它的主要玩儿法，对于具体行业业务用户的玩儿法，就是不需要考虑复杂的编程，直接用各种现成的库，用几行代码，像胶水一样，把这些强大核心功能粘起来就好了。
好了，话说回来，进入正题：
2. 认识 Pandas
Pandas 是基于 Python 语言的快速、强大、灵活和易于使用的开源数据分析与处理工具。
Pandas 官网 https://pandas.pydata.org/ 原文：
pandas is a fast, powerful, flexible and easy to use open source data analysis and manipulation tool, built on top of the Python programming language.
就是说，Pandas 为我们提供了大量的、功能强大的，专门进行数据处理和数据分析的工具，包括一系列函数、方法、数据结构等等。
Pandas 不是熊猫的意思，而是用 Panel Data 面板数据 造的词。
其中，Pandas 中有一个非常重要的数据结构： DataFrame 。
DataFrame 是 Pandas 中的一个表型的数据结构，包含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型(数值、字符串、布尔型等)，DataFrame 即有行索引也有列索引。就类似于 Excel 的表格。
我们来看大家已经用的熟练的这句代码：
- import pandas as pd
- df= pd.read_excel(r'd:\demo\orders2.xlsx', sheet_name='订单')
第一行：将 pandas 引入到当前代码中。并将其简称为 pd
第二行：调用 pandas 的 read_excel()方法，把 orders2.xlsx文件的订单sheet 读到一个 DataFrame 中，给这个 DataFrame 起的的名字叫做 df 。
解释一下：
- pandas 中有很多方法，例如，read_excel() 可以读 Excel 文件。Excel 文件结构很复杂，怎么打开怎么读怎么容错怎么啥啥，你都不用管了，人家 pandas 模块里面早都写好了，你想到没想到的问题，人家都有人帮你想到了。
后面我们还会用的 read_csv()方法，用于读 csv 文件。to_excel() 写入 Excel 文件，to_csv() 写入 csv 文件等等等等，我们以后用到再说。
pandas 的 read_excel() 方法，返回的是 DataFrame。我们到目前的例子，都是读一个指定的sheet，或默认读第一个（第0个）sheet。所以得到一个 DataFrame。
也可以用 read_excel()一次读如多个sheet，则会得到一个 DataFrame 的字典 Dict，这个我们以后说。
下面，我们通过操作使用 DataFrame，来认识和理解 DataFrame。
3. 认识 DataFrame
好了，数据读进来了，我们截图展示一下：
我们看到，df 的内容，就是 Excel 文件 orders2.xlsx 中 订单 sheet 的内容。
注意，它已经对数据进行了规整。
行前面有了从0开始的序列号。注意和 Excel文件中的行编号不是一码事儿。
“产品”“型号”“数量” 这一行字， 不是第一行（以后我们按标准说：第0行）的数据，而是作为列名，或者是叫表头。
请返回头去看我上面给出的 DataFrame 定义中的话：
DataFrame 即有行索引也有列索引。因为
到底是哪一行，得有个标识吧，就是这个：0,1,2,3...编号。这个就是行索引。
到底是那一列，得有个标识吧，就是这个：“产品”“型号”“数量” 列名。这个就是列索引。
有了行索引列索引，就可以指明任何一行、任何一列、任何一格了。
所谓 “格物致知”
于是，我们可以通过如下代码 获取一个 DataFrame 的行索引信息：
RangeIndex(start=0, stop=7, step=1)
意思是：行索引范围：从0开始，到7，步长为1
我们可以通过如下代码，获取列信息：
Index(['产品', '型号', '数量'], dtype='object')
意思是：列索引名 “产品”“型号”“数量” ，数据类型：对象
我们可以通过如下代码获取 DataFrame 的大小：返回结果：
(7, 3)
意思是：7行3列
4. 在 DataFrame 中处理行、列、单元格数据
1) 得到行： 那么，我们就可以通过如下代码得到某一行： 返回值如下： 
即返回了第2行的数据。注意他是转过来写的。这个不关键。另外，第2行，记住是从0开始数的，以后我不再强调了。
通过如下代码，可以返回若干行：
2) 得到列
我们可以用 df.列名 返回某一列的值，例如：
用后一种方法，就可以多出多列，如： 注意，上述代码中，方括号有两层[[]]，为啥，我们以后讲。
3）得到格
我们可以通过 df[列名][行索引] 得到单元格内容，例如：
再例如：
- df[['产品','数量']].loc[[1,3]]
得到第1行和第3行的产品名称和数量数据：
5. 然后
我们已经理解了 Pandas， DataFrame，
我们已经能够自如地得到想要的数据了。
然后，我们就可以处理这些数据了。例如运算，例如汇总等等。
我们以后再讲，不然你要厌学了
今天的内容不炫酷，有些枯燥。
咬咬牙，坚持一下。
总不可能每次都是帅的炫酷的。
加油吧，反正我是跑马拉松的。
—— 我跑，故我在 HiFrank
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发表于 2021-6-19 00:25
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