前往小程序,Get更优阅读体验!
立即前往
发布
社区首页 >专栏 >使用Pandas读取复杂Excel表单

使用Pandas读取复杂Excel表单

作者头像
Lenis
发布2019-12-25 16:51:44
发布2019-12-25 16:51:44
5.5K00
代码可运行
举报
文章被收录于专栏:有关SQL有关SQL
运行总次数:0
代码可运行

传统企业里,Excel仍然是数据存储,报表生成和数据分析的主力军,随着数据体量的增长,和数据分析、挖掘,BI更进一步需要,如何快速地使用Pandas来ETL Excel或者分析Excel就变得很重要了。

今天讨论的就是几个比较特殊的表单形式,

(图1)

(图2)

(图3)

碰到上面的这几种形式,你会怎么做?

这里我介绍下我的做法,

第一个和第二个图都是多行表头的形式,pandas的read_excel运行指定从指定行开始读取(就是忽略某些行)以及指定哪些为表头,

代码语言:javascript
代码运行次数:0
复制
import pandas as pd

图1的代码实现

代码语言:javascript
代码运行次数:0
复制
df = pd.read_excel('3headers_demo.xlsx'
                   ,sheet_name="Sheet1"
                   ,header=[0,1,2])
 df
代码语言:javascript
代码运行次数:0
复制
df=df.set_index(df.columns[0])
df=df.stack(level=0).stack(level=0).reset_index()
df.columns=list(df.columns[1:].insert(0,'Date'))
df

图2的代码实现,

代码语言:javascript
代码运行次数:0
复制
df = pd.read_excel('3headers_demo.xlsx'
                   ,sheet_name="Sheet4"
                   ,skiprows=1
                   ,header=[0,1,2])
df=df.iloc[:,1:]
df=df.set_index(df.columns[0])
df

得到和图1一样的结果,接下来的处理便一样了

图3的代码实现

图3是一种常见的MultiIndex形式

代码语言:javascript
代码运行次数:0
复制
df = pd.read_excel('3headers_demo.xlsx'
                   ,sheet_name="Sheet3"
                   ,index_col=[0,1])
                   
df.reset_index()

Pandas不仅仅可以方便读取上面的复杂格式数据,也提供了非常丰富的数据转换函数,

有兴趣的同学可以详细阅读这篇文章,代码为主,https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/reshaping.html

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自微信公众号。
原始发表:2019-09-26,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自 有关SQL 微信公众号,前往查看

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划  ,欢迎热爱写作的你一起参与!

评论
登录后参与评论
0 条评论
热度
最新
推荐阅读
领券
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档