Python - pandas读取数据

程序员文章站 2023-04-03 07:54:38

Pandas单纯的研究新库，与时俱进前期准备，命令行执行语句：pip3 install pandas一、读取不传表单名，默认读取第一个表单import pandas as pdfrom tools import project_path# project_path.excel_path是excel地址df=pd.read_excel(project_path.excel_path)# 默认读取前五行的数据data=df.head()print("获取到前五行的值，得...

Pandas

一、读取

8.读取指定的多行，数据会存在嵌套的列表里面

9.读取指定的一个单元格值，传入[行,列]即可

10.读取指定的多个单元格值，传入需要获取的“行”列表，和需要的“列”列表。提取数据逻辑同列表

11.列用列表切片，读取所有行的多个列

12.读取excel的pandas理解的所有行号，列表打印。不是自己写的1234行号

13.读取excel的每列标题，就是excel第一行

14.获取表格内随机的“行”数据

Pandas

单纯的研究新库，与时俱进

前期准备，命令行执行语句：pip3 install pandas

import pandas as pd # 导入模块时对模块进行重命名，也就是给模块起一个别名。

一、读取

1.不传表单名，默认读取第一个表单

import pandas as pd
from tools import project_path
# project_path.excel_path是excel地址
df=pd.read_excel(project_path.excel_path)
# 默认读取前五行的数据
data=df.head()

print("获取到前五行的值，得出二维矩阵:\n{0}".format(data))
print(type(data))

获取到前五行的值，得出二维矩阵:
   CaseId        Title Method  ...                           Expected Error Depend
0       1      查看收藏的素材   post  ...  [1808230976,1811176265,762861009]  pass    NaN
1       2      搜索素材不存在   post  ...                 [200,"success",[]]  pass    NaN
2       3       搜索条件为空   post  ...                 [200,"success",[]]  pass    NaN
3       4       正常搜索素材   post  ...                [1221860542,788631]  pass    NaN
4       5  搜索结果页筛选“商用”   post  ...            [1221860542,1221870437]  pass    NaN

[5 rows x 10 columns]
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

2.传一个表单名，读取数据

import pandas as pd
from tools import project_path
df=pd.read_excel(project_path.excel_path,sheet_name='material')
# 默认读取前五行的数据
data=df.head()

print("获取到表单页‘material’前五行的值，得出二维矩阵:\n{0}".format(data))
print(type(data))

获取到表单页'material'前五行的值，得出二维矩阵:
   CaseId        Title Method  ...                           Expected Error Depend
0       1      查看收藏的素材   post  ...  [1808230976,1811176265,762861009]  pass    NaN
1       2      搜索素材不存在   post  ...                 [200,"success",[]]  pass    NaN
2       3       搜索条件为空   post  ...                 [200,"success",[]]  pass    NaN
3       4       正常搜索素材   post  ...                [1221860542,788631]  pass    NaN
4       5  搜索结果页筛选“商用”   post  ...            [1221860542,1221870437]  pass    NaN

[5 rows x 10 columns]
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

3.传多个表单名，读取数据

import pandas as pd
from tools import project_path
df=pd.read_excel(project_path.excel_path,sheet_name=['material','login'])
# 获取两个表单的所有值
data=df.values

print("获取的值:\n{0}".format(data))
print(type(data))

获取的值:
<built-in method values of dict object at 0x7feb0087d3c0>
<class 'builtin_function_or_method'>

4.传单个表单索引，读取数据

import pandas as pd
from tools import project_path
df=pd.read_excel(project_path.excel_path,sheet_name=0)
# 读取该表单所有数据
data=df.values

print("获取的值:\n{0}".format(data))
print(type(data))

获取的值:
[[1 '账号为空' 'post'
  'https://api.chuangkit.com/login/sSOLogin4Web2.do?_dataType=json'
  '{"Content-Type":"application/x-www-form-urlencoded"}'
  '{"username":"",\n"password":"111111",\n"vcode":"",\n"_dataClientType":"0",\n"client_type":"0"}'
  '["code"]' '[-1]' 'pass' nan]
 [2 '密码为空' 'post'
  'https://api.chuangkit.com/login/sSOLogin4Web2.do?_dataType=json'
  '{"Content-Type":"application/x-www-form-urlencoded"}'
  '{"username":"33@qq.com",\n"password":"",\n"vcode":"",\n"_dataClientType":"0",\n"client_type":"0"}'
  '["code"]' '[-2]' 'pass' nan]
 ]
<class 'numpy.ndarray'>

5.传多个表单索引，读取数据

import pandas as pd
from tools import project_path
df=pd.read_excel(project_path.excel_path,sheet_name=[0,2])
# 读取数据
data=df.values

print("获取的值:\n{0}".format(data))
print(type(data))

获取的值:
<built-in method values of dict object at 0x7f8f394e5500>
<class 'builtin_function_or_method'>

6.读取指定的单行

import pandas as pd
from tools import project_path
df=pd.read_excel(project_path.excel_path,sheet_name='login')
# 读取第一行数据，pandas从表头行下一行开始为0
data=df.loc[0]

# 根据标签取第0行的Title列
# test = df.loc[0,'Title']

print("获取的值:\n{0}".format(data))
print(type(data))

获取的值:
CaseId                                                      1
Title                                                    账号为空
Method                                                   post
Url         https://api.chuangkit.com/login/sSOLogin4Web2....
Headers     {"Content-Type":"application/x-www-form-urlenc...
Data        {"username":"",\n"password":"111111",\n"vcode"...
Keys                                                 ["code"]
Expected                                                 [-1]
Error                                                    pass
Depend                                                    NaN
Name: 0, dtype: object
<class 'pandas.core.series.Series'>

import pandas as pd
from tools import project_path
df=pd.read_excel(project_path.excel_path,sheet_name='login')
# 读取第一行数据，pandas从表头行下一行开始为0
data=df.loc[0].values

print("获取的值:\n{0}".format(data))
print(type(data))

获取的值:
[1 '账号为空' 'post'
 'https://api.chuangkit.com/login/sSOLogin4Web2.do?_dataType=json'
 '{"Content-Type":"application/x-www-form-urlencoded"}'
 '{"username":"",\n"password":"111111",\n"vcode":"",\n"_dataClientType":"0",\n"client_type":"0"}'
 '["code"]' '[-1]' 'pass' nan]
<class 'numpy.ndarray'>

7.根据表头，获取指定的列

import pandas as pd
from tools import project_path
df=pd.read_excel(project_path.excel_path,sheet_name='login')

data=df['Title'].values
print("获取的值:\n{0}".format(data))
print('获取的值类型',type(data))

获取的值:
['账号为空' '密码为空' '密码错误' '正常登录']
获取的值类型 <class 'numpy.ndarray'>

8.读取指定的多行，数据会存在嵌套的列表里面

import pandas as pd
from tools import project_path
df=pd.read_excel(project_path.excel_path,sheet_name='login')
# 读取指定的多行，要在loc[]里面嵌套列表指定行数
data=df.loc[[0,2]].values

print("获取的值:\n{0}".format(data))
print('获取的值类型',type(data))

获取的值:
[[1 '账号为空' 'post'
  'https://api.chuangkit.com/login/sSOLogin4Web2.do?_dataType=json'
  '{"Content-Type":"application/x-www-form-urlencoded"}'
  '{"username":"",\n"password":"111111",\n"vcode":"",\n"_dataClientType":"0",\n"client_type":"0"}'
  '["code"]' '[-1]' 'pass' nan]
 [3 '密码错误' 'post'
  'https://api.chuangkit.com/login/sSOLogin4Web2.do?_dataType=json'
  '{"Content-Type":"application/x-www-form-urlencoded"}'
  '{"username":"2446@qq.com",\n"password":"1111",\n"vcode":"",\n"_dataClientType":"0",\n"client_type":"0"}'
  '["code"]' '[-2]' 'pass' nan]]
获取的值类型 <class 'numpy.ndarray'>

9.读取指定的一个单元格值，传入[行,列]即可

Python - pandas读取数据

import pandas as pd
from tools import project_path
df=pd.read_excel(project_path.excel_path,sheet_name='login')
# 读取指定的单元格数据，要在iloc[]里写入单元格的"行列"坐标值
data=df.iloc[0,2]

print("获取的值:\n{0}".format(data))
print('获取的值类型',type(data))

获取的值:
post
获取的值类型 <class 'str'>

10.读取指定的多个单元格值，传入需要获取的“行”列表，和需要的“列”列表。提取数据逻辑同列表

Python - pandas读取数据

import pandas as pd
from tools import project_path
df=pd.read_excel(project_path.excel_path,sheet_name='login')
# 获取第0行和第2行的第一列数据
data=df.iloc[[0,2],[1]].values
print("获取的值:\n{0}".format(data))
print('获取的值类型',type(data))
print('可以再次提取',data[0])

获取的值:
[['账号为空']
 ['密码错误']]
获取的值类型 <class 'numpy.ndarray'>
可以再次提取 ['账号为空']

import pandas as pd
from tools import project_path
df=pd.read_excel(project_path.excel_path,sheet_name='login')
# 获取第0行和第2行的第一列，第三列数据
data=df.iloc[[0,2],[1,3]].values
print("获取的值:\n{0}".format(data))
print('获取的值类型',type(data))
print('可以再次提取',data[0])

获取的值:
[['账号为空'
  'https://api.chuangkit.com/login/sSOLogin4Web2.do?_dataType=json']
 ['密码错误'
  'https://api.chuangkit.com/login/sSOLogin4Web2.do?_dataType=json']]
获取的值类型 <class 'numpy.ndarray'>
可以再次提取 ['账号为空' 'https://api.chuangkit.com/login/sSOLogin4Web2.do?_dataType=json']

11.列用列表切片，读取所有行的多个列

Python - pandas读取数据

import pandas as pd
from tools import project_path
df=pd.read_excel(project_path.excel_path,sheet_name='login')
# 获取所有行的第1，3列，利用了列表切片
data=df.iloc[:,[1,3]].values
#data=df.iloc[0:5,[1,3]].values

print("获取的值:\n{0}".format(data))
print('获取的值类型',type(data))

获取的值:
[['账号为空'
  'https://api.chuangkit.com/login/sSOLogin4Web2.do?_dataType=json']
 ['密码为空'
  'https://api.chuangkit.com/login/sSOLogin4Web2.do?_dataType=json']
 ['密码错误'
  'https://api.chuangkit.com/login/sSOLogin4Web2.do?_dataType=json']
 ['正常登录'
  'https://api.chuangkit.com/login/sSOLogin4Web2.do?_dataType=json']]
获取的值类型 <class 'numpy.ndarray'>

12.读取excel的pandas理解的所有行号，列表打印。不是自己写的1234行号

Python - pandas读取数据

import pandas as pd
from tools import project_path
df=pd.read_excel(project_path.excel_path,sheet_name='login')
# 获取excel的所有行，列表打印
data=df.index.values
print("获取的值:\n{0}".format(data))
print('获取的值类型',type(data))

获取的值:
[0 1 2 3]
获取的值类型 <class 'numpy.ndarray'>

13.读取excel的每列标题，就是excel第一行

import pandas as pd
from tools import project_path
df=pd.read_excel(project_path.excel_path,sheet_name='login')

data=df.columns.values
print("获取的值:\n{0}".format(data))
print('获取的值类型',type(data))

获取的值:
['CaseId' 'Title' 'Method' 'Url' 'Headers' 'Data' 'Keys' 'Expected'
 'Error' 'Depend']
获取的值类型 <class 'numpy.ndarray'>

14.获取表格内随机的“行”数据

import pandas as pd
from tools import project_path
df=pd.read_excel(project_path.excel_path,sheet_name='login')
# 随机获取三行
data=df.sample(3).values
print("获取的值:\n{0}".format(data))
print('获取的值类型',type(data))

14.获取表单所有数据，将数据输出为字典

import pandas as pd
from tools import project_path
df=pd.read_excel(project_path.excel_path,sheet_name='login')
test_data = []

for i in df.index.values:
    data = df.iloc[i,[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]].to_dict()
    test_data.append(data)

print(test_data)

[
{'CaseId': 1, 'Title': '账号为空', 'Method': 'post', 'Url': 'https://api.chuangkit.com/login/sSOLogin4Web2.do?_dataType=json', 'Headers': '{"Content-Type":"application/x-www-form-urlencoded"}', 'Data': '{"username":"",\n"password":"111111",\n"vcode":"",\n"_dataClientType":"0",\n"client_type":"0"}', 'Keys': '["code"]', 'Expected': '[-1]', 'Error': 'pass', 'Depend': nan}, 
{'CaseId': 2, 'Title': '密码为空', 'Method': 'post', 'Url': 'https://api.chuangkit.com/login/sSOLogin4Web2.do?_dataType=json', 'Headers': '{"Content-Type":"application/x-www-form-urlencoded"}', 'Data': '{"username":"246@qq.com",\n"password":"",\n"vcode":"",\n"_dataClientType":"0",\n"client_type":"0"}', 'Keys': '["code"]', 'Expected': '[-2]', 'Error': 'pass', 'Depend': nan},
{'CaseId': 3, 'Title': '密码错误', 'Method': 'post', 'Url': 'https://api.chuangkit.com/login/sSOLogin4Web2.do?_dataType=json', 'Headers': '{"Content-Type":"application/x-www-form-urlencoded"}', 'Data': '{"username":"246@qq.com",\n"password":"1111",\n"vcode":"",\n"_dataClientType":"0",\n"client_type":"0"}', 'Keys': '["code"]', 'Expected': '[-2]', 'Error': 'pass', 'Depend': nan},
{'CaseId': 4, 'Title': '正常登录', 'Method': 'post', 'Url': 'https://api.chuangkit.com/login/sSOLogin4Web2.do?_dataType=json', 'Headers': '{"Content-Type":"application/x-www-form-urlencoded"}', 'Data': '{"username":"246@qq.com",\n"password":"111111",\n"vcode":"",\n"_dataClientType":"0",\n"client_type":"0"}', 'Keys': '["nickname","vipLevelName","userId"]', 'Expected': '["免费用户",32605017,"你看我好看吗"]', 'Error': 'pass', 'Depend': nan}
]

本文地址：https://blog.csdn.net/qq_20427967/article/details/113978161

Python - pandas读取数据

Pandas

一、读取

1.不传表单名，默认读取第一个表单

2.传一个表单名，读取数据

3.传多个表单名，读取数据

4.传单个表单索引，读取数据

5.传多个表单索引，读取数据

6.读取指定的单行

7.根据表头，获取指定的列

8.读取指定的多行，数据会存在嵌套的列表里面

9.读取指定的一个单元格值，传入[行,列]即可

10.读取指定的多个单元格值，传入需要获取的“行”列表，和需要的“列”列表。提取数据逻辑同列表

11.列用列表切片，读取所有行的多个列

12.读取excel的pandas理解的所有行号，列表打印。不是自己写的1234行号

13.读取excel的每列标题，就是excel第一行

14.获取表格内随机的“行”数据

poi读取excel数据（poi读取excel数字类型）

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