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Python使用pandas批量處理Excel文件的實(shí)戰(zhàn)教程

 更新時(shí)間:2026年06月29日 08:49:54   作者:張老師技術(shù)棧  
本文詳細(xì)介紹了使用pandas處理Excel文件的7個(gè)常見(jiàn)場(chǎng)景,包括讀取、篩選、統(tǒng)計(jì)和合并等操作,幫助助日常辦公需求,涵蓋數(shù)據(jù)查看、分組統(tǒng)計(jì)、數(shù)據(jù)清洗等關(guān)鍵步驟,適合Python和Excel處理初學(xué)者學(xué)習(xí),需要的朋友可以參考下

日常辦公中,Excel 文件處理是最常見(jiàn)的需求。這篇文章用 pandas 實(shí)現(xiàn) 7 個(gè)最常用的 Excel 處理場(chǎng)景,代碼直接復(fù)制就能用。

一、讀取Excel

import pandas as pd
?
# 讀取全部sheet
df = pd.read_excel("數(shù)據(jù).xlsx")
?
# 讀取指定sheet
df = pd.read_excel("數(shù)據(jù).xlsx", sheet_name="Sheet1")
?
# 讀取前5行
df = pd.read_excel("數(shù)據(jù).xlsx", nrows=5)
?
# 指定某一列作為索引
df = pd.read_excel("數(shù)據(jù).xlsx", index_col="編號(hào)")

二、查看數(shù)據(jù)

# 查看前5行
print(df.head())
?
# 查看基本信息(列名、類型、非空數(shù)量)
print(df.info())
?
# 查看統(tǒng)計(jì)摘要(均值、標(biāo)準(zhǔn)差、四分位數(shù))
print(df.describe())
?
# 查看列名
print(df.columns.tolist())

三、數(shù)據(jù)篩選

# 篩選某一列等于某個(gè)值
df[df["城市"] == "北京"]
?
# 多條件篩選(&表示且,|表示或)
df[(df["城市"] == "北京") & (df["銷售額"] > 10000)]
?
# 按某列的值篩選
df[df["姓名"].isin(["張三", "李四"])]

四、數(shù)據(jù)分組統(tǒng)計(jì)

# 按城市分組,求銷售額總和
df.groupby("城市")["銷售額"].sum()
?
# 分組后多個(gè)統(tǒng)計(jì)值
df.groupby("城市")["銷售額"].agg(["sum", "mean", "count"])
?
# 分組后保存為多個(gè)sheet
with pd.ExcelWriter("分組結(jié)果.xlsx") as writer:
 ? ?for city, group in df.groupby("城市"):
 ? ? ? ?group.to_excel(writer, sheet_name=city, index=False)

五、合并多個(gè)Excel文件

import os
?
# 一個(gè)文件夾下多個(gè)Excel合并
path = "銷售數(shù)據(jù)"
all_data = []
for f in os.listdir(path):
 ? ?if f.endswith(".xlsx"):
 ? ? ? ?df = pd.read_excel(os.path.join(path, f))
 ? ? ? ?all_data.append(df)
?
result = pd.concat(all_data, ignore_index=True)
result.to_excel("合并結(jié)果.xlsx", index=False)
print(f"合并完成,共{len(result)}行")

六、數(shù)據(jù)清洗

# 刪除空值
df.dropna(inplace=True)
?
# 填充空值
df.fillna(0, inplace=True)
df.fillna(method="ffill", inplace=True) ?# 用上一個(gè)值填充
?
# 刪除重復(fù)行
df.drop_duplicates(inplace=True)
?
# 替換特定值
df.replace("舊值", "新值", inplace=True)
?
# 修改列名
df.rename(columns={"舊名": "新名"}, inplace=True)

七、保存Excel

# 保存為Excel
df.to_excel("結(jié)果.xlsx", index=False)
?
# 多個(gè)DataFrame保存到不同sheet
with pd.ExcelWriter("多表.xlsx") as writer:
 ? ?df1.to_excel(writer, sheet_name="北京", index=False)
 ? ?df2.to_excel(writer, sheet_name="上海", index=False)

完整示例:從讀取到輸出

import pandas as pd
import os
?
# 讀取數(shù)據(jù)
df = pd.read_excel("銷售數(shù)據(jù).xlsx")
?
# 數(shù)據(jù)清洗
df.dropna(inplace=True)
df.drop_duplicates(inplace=True)
?
# 按城市統(tǒng)計(jì)銷售額
result = df.groupby("城市")["銷售額"].agg(["sum", "mean", "count"])
result = result.reset_index()
result.columns = ["城市", "總銷售額", "平均銷售額", "訂單數(shù)"]
?
# 保存結(jié)果
result.to_excel("銷售統(tǒng)計(jì)結(jié)果.xlsx", index=False)
print("處理完成!")

總結(jié)

pandas 是 Python 數(shù)據(jù)處理的核心工具,上面的 7 個(gè)場(chǎng)景覆蓋了日常工作中最常見(jiàn)的需求。建議收藏這篇文章,下次處理 Excel 時(shí)直接復(fù)制代碼改路徑就行。

到此這篇關(guān)于Python使用pandas批量處理Excel文件的實(shí)戰(zhàn)教程的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python pandas批量處理Excel文件內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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