探索Pandas库在Excel数据处理中的应用

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 查看sheet列表
print(pd.ExcelFile('data.xlsx').sheet_names)

# 读取指定sheet的数据
df2 = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')

# 查看全部行
print(df)

# 查看前1行
print(df.head(1))

# 查看最后1行
print(df.tail(1))

# 查看全部列
print(df.columns)

# 查看指定列全部数据
print(df['name'])

# 查看指定列前1行数据
print(df['name'].head(1))

# 查看指定列最后1行数据
print(df['name'].tail(1))

# 查看指定行指定列的数据
print(df.loc[0, 'name'])

# 修改指定整行的数据
df.loc[0] = ['John', 25, 100]
print(df.head(1))

# 修改指定行指定列的数据
df.loc[0, 'name'] = 'Kock'
print(df.head(1))

# 修改指定条件行的数据
df.loc[df['age'] > 30, 'name'] = 'Adult'
print(df['name'])

# 新增一行数据
print(len(df))
df.loc[len(df.index)] = ['John999', 99, 999]
print(df.tail(1))
print(len(df))

# 新增多行数据
df_new = pd.DataFrame({'name': ['John1000', 'John1001', 'John1002'], 'age': [1000, 1001, 1002], 'number': [10000, 10010, 10020]})
df = pd.concat([df, df_new])

# 删除指定整行数据
df = df.drop([14])
print(df.tail(1))

# 删除指定条件行数据
df = df.drop(df[df['age'] > 32].index)
print(df)

# 删除指定列数据
df = df.drop(['number'], axis=1)

# 删除重复行数据
df = df.drop_duplicates()

# 删除指定列重复行数据
df = df.drop_duplicates(subset=['name'])

# 重置索引
df = df.reset_index(drop=True)

# 排序数据
df = df.sort_values(by='age')

# 筛选数据
df = df[df['age'] > 30]

# 筛选数据并排序
df = df.sort_values(by='age')[df['age'] > 30]

# 筛选数据并排序并重置索引
df = df.sort_values(by='age')[df['age'] > 30].reset_index(drop=True)

# 查看数据类型
print(df.dtypes)

# 保存修改后的数据
df.to_excel('data_modified.xlsx', index=False)