python pandas怎么跳读sheet

前面的回答完全不知道在说什么跟题主的问题没关毛钱关系。。

这个问题里没有描述是要将5个 sheet 的平均值合并到一起展示还是单独展示，我就按合并的展示来 *** 作吧

f = pdExcelFile('E:\Python\CD\CD2020xlsx')

print(fsheet_names)

col_list = ['a','b','c','d','e']

result = [] # 存放每个 sheet 求平均之后的结果

for i in fsheet_names:

data = pdread_excel(f, sheet_name=i,header=0,index_col=0,parse_dates={'datetime': [0]}, encoding='utf-8')

resultappend(datamean()to_frame(name=i)) # 求均值并放入列表

pdconcat(result, axis=1) # 将结果中的5个 sheet 合并成一个 dataframe

解释一下：

datamean() 计算出每一列的平均值，结果是一个 Series 。为了方便后面合并用方法 to_frame(name=i) 转换成 dataframe

pdconcat 可以用来合并多个 dataframe 参数 axis=1 是按列来合并

结果大概是这样的

Excel体积变大，有下列常用方法减肥：XLS格式的文件，另存为XLSX格式，体积一般可以减小一半。将不必要的字体、颜色、行高、列宽、边框、备注、单元格格式等，进行去除格式。方法有：使用选择性粘贴（先复制，新建一张空白Sheet，选择性粘贴，删除原Sheet）使用记事本方法去除格式（复制单元格区域内容到记事本，然后拷回Excel空白区域）。将含有公式的单元格，复制后，在原处选择性粘贴，去除公式，只保留计算结果。将Sheet中的进行压缩或裁剪。

上午发现了一个很好用的函数，query，这里详细记录学习下

DataFramequery(self, expr, inplace=False, kwargs)

具体的使用方法，可以参考官方文档，这里我记录些我觉得好玩儿的内容

官方介绍：

使用query函数，可以通过 @ 引用当前的变量

数据集的话，使用的是上一篇的内容： pandas实例-筛选与过滤-Fictional Army

注意几个点：

这里直接使用index代表了

就和SQL里一样使用的，看上面的那个例子

通常 == 和 ！= 表示相等或不相等，但是在query中，可以用来代替 in

query中同样适用Boolean，就和布尔数组一样的玩儿法，但又稍微有点儿特殊

这里把布尔值作为了一列，要不然query中是找不到的，

这里还可以配合 not 或者 ~ 一起使用表示取反，就是非的意思

使用下来，感觉query，就是和SQL一样的，很好用

Pandas在数据科学中发挥着重要作用，它可帮助我们建立数据科学家和数据分析师的基础技能。

数据是当今世界不可或缺的一部分。它可以帮助我们预测各种事件，并为我们的生活指明方向。Pandas帮助我们控制和 *** 纵这些数据。Pandas提供了基本的数据结构，如Series，DataFrame和Panel，可用来处理数据集和时间序列。它是免费使用的开放源代码库，使其成为世界上使用最广泛的数据科学库之一。

Pandas拥有执行各种任务的能力。无论是执行诸如查找数据的均值，中位数和众数之类的任务，还是根据我们的意愿处理大型CSV文件并处理内容的任务，Pandas都能做到。简而言之，要掌握数据科学，必须精通Pandas。

如何安装Pandas：

使用Anaconda安装Pandas，这是在系统上获取Pandas的最简单方法，建议新手和没有经验的用户使用。例如NumPy和SciPy。下载安装程序后，只需执行简单的设置过程即可。结束后，就可以轻松访问Pandas库。

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01 重要的前言

这段时间和一些做数据分析的同学闲聊，我发现数据分析技能入门阶段存在一个普遍性的问题，很多凭着兴趣入坑的同学，都能够很快熟悉Python基础语法，然后不约而同的一头扎进《利用Python进行数据分析》这本经典之中，硬着头皮啃完之后，好像自己什么都会了一点，然而实际 *** 作起来既不知从何 *** 起，又漏洞百出。

至于原因嘛，理解不够，实践不够是两条老牌的拦路虎，只能靠自己来克服。还有一个非常有意思且经常被忽视的因素——陷入举三反一的懵逼状态。

什么意思呢？假如我是个旱鸭子，想去学游泳，教练很认真的给我剖析了蛙泳的动作，扶着我的腰让我在水里划拉了5分钟，接着马上给我讲解了蝶泳，又是划拉了5分钟，然后又硬塞给我潜泳的姿势，依然是划拉5分钟。最后，教练一下子把我丢进踩不到底的泳池，给我呐喊助威。

作为一个还没入门的旱鸭子，教练倾囊授了我3种游泳技巧，让我分别实践了5分钟。这样做的结果就是我哪一种游泳技巧也没学会，只学会了喝水。当一个初学者一开始就陷入针对单个问题的多种解决方法，而每一种方法的实践又浅尝辄止，在面对具体问题时往往会手忙脚乱。

拿Pandas来说，它的多种构造方式，多种索引方式以及类似效果的多种实现方法，很容易把初学者打入举三反一的懵逼状态。所以，尽量避开这个坑也是我写Pandas基础系列的初衷，希望通过梳理和精简知识点的方式，给需要的同学一些启发。目前暂定整个基础系列分为4篇，基础篇过后便是有趣的实战篇。

下面开始进入正题（我真是太唠叨了）。

02 Pandas简介

江湖上流传着这么一句话——分析不识潘大师（PANDAS），纵是老手也枉然。

Pandas是基于Numpy的专业数据分析工具，可以灵活高效的处理各种数据集，也是我们后期分析案例的神器。它提供了两种类型的数据结构，分别是DataFrame和Series，我们可以简单粗暴的把DataFrame理解为Excel里面的一张表，而Series就是表中的某一列，后面学习和用到的所有Pandas骚 *** 作，都是基于这些表和列进行的 *** 作（关于Pandas和Excel的形象关系，这里推荐我的好朋友张俊红写的《对比EXCEL，轻松学习Python数据分析》)。

这里有一点需要强调，Pandas和Excel、SQL相比，只是调用和处理数据的方式变了，核心都是对源数据进行一系列的处理，在正式处理之前，更重要的是谋定而后动，明确分析的意义，理清分析思路之后再处理和分析数据，往往事半功倍。

03 创建、读取和存储

1、创建

在Pandas中我们想要构造下面这一张表应该如何 *** 作呢？

别忘了，第一步一定是先导入我们的库——import pandas as pd

构造DataFrame最常用的方式是字典+列表，语句很简单，先是字典外括，然后依次打出每一列标题及其对应的列值（此处一定要用列表），这里列的顺序并不重要：

左边是jupyter notebook中dataframe的样子，如果对应到excel中，他就是右边表格的样子，通过改变columns,index和values的值来控制数据。

PS,如果我们在创建时不指定index，系统会自动生成从0开始的索引。

2、 读取

更多时候，我们是把相关文件数据直接读进PANDAS中进行 *** 作，这里介绍两种非常接近的读取方式，一种是CSV格式的文件，一种是EXCEL格式（xlsx和xls后缀）的文件。

读取csv文件：

engine是使用的分析引擎，读取csv文件一般指定python避免中文和编码造成的报错。而读取Excel文件，则是一样的味道：

非常easy，其实read_csv和read_excel还有一些参数，比如header、sep、names等，大家可以做额外了解。实践中数据源的格式一般都是比较规整的，更多情况是直接读取。

3、存储

存储起来一样非常简单粗暴且相似：

04 快速认识数据

这里以我们的案例数据为例，迅速熟悉查看N行，数据格式概览以及基础统计数据。

1、查看数据，掐头看尾

很多时候我们想要对数据内容做一个总览，用dfhead()函数直接可以查看默认的前5行，与之对应，dftail()就可以查看数据尾部的5行数据，这两个参数内可以传入一个数值来控制查看的行数，例如dfhead(10)表示查看前10行数据。

2、 格式查看

dfinfo()帮助我们一步摸清各列数据的类型，以及缺失情况：

从上面直接可以知道数据集的行列数，数据集的大小，每一列的数据类型，以及有多少条非空数据。

3、统计信息概览

快速计算数值型数据的关键统计指标，像平均数、中位数、标准差等等。

我们本来有5列数据，为什么返回结果只有两列？那是因为这个 *** 作只针对数值型的列。其中count是统计每一列的有多少个非空数值，mean、std、min、max对应的分别是该列的均值、标准差、最小值和最大值，25%、50%、75%对应的则是分位数。

05 列的基本处理方式

这里，我们采用SQL四大法宝的逻辑来简单梳理针对列的基本处理方式——增、删、选、改。

温馨提示：使用Pandas时，尽量避免用行或者EXCEL *** 作单元格的思维来处理数据，要逐渐养成一种列向思维，每一列是同宗同源，处理起来是嗖嗖的快。

1、增

增加一列，用df[‘新列名’] = 新列值的形式，在原数据基础上赋值即可：

2、删：

我们用drop函数制定删除对应的列，axis = 1表示针对列的 *** 作，inplace为True，则直接在源数据上进行修改，否则源数据会保持原样。

3、选：

想要选取某一列怎么办？df[‘列名’]即可：

选取多列呢？需要用列表来传递：df[[‘第一列’,‘第二列’,‘第三列’…]]

4、 改：

好事多磨，复杂的针对特定条件和行列的筛选、修改，放在后面结合案例细讲，这里只讲一下最简单的更改：df[‘旧列名’] = 某个值或者某列值，就完成了对原列数值的修改。

06 常用数据类型及 *** 作

1、字符串

字符串类型是最常用的格式之一了，Pandas中字符串的 *** 作和原生字符串 *** 作几乎一毛一样，唯一不同的是需要在 *** 作前加上"str"。

小Z温馨提示：我们最初用df2info()查看数据类型时，非数值型的列都返回的是object格式，和str类型深层机制上的区别就不展开了，在常规实际应用中，我们可以先理解为object对应的就是str格式，int64对应的就是int格式，float64对应的就是float格式即可。

在案例数据中，我们发现来源明细那一列，可能是系统导出的历史遗留问题，每一个字符串前面都有一个“-”符号，又丑又无用，所以把他给拿掉：

一般来说清洗之后的列是要替换掉原来列的：

2、 数值型

数值型数据，常见的 *** 作是计算，分为与单个值的运算，长度相等列的运算。

以案例数据为例，源数据访客数我们是知道的，现在想把所有渠道的访客都加上10000，怎么 *** 作呢？

只需要选中访客数所在列，然后加上10000即可，pandas自动将10000和每一行数值相加，针对单个值的其他运算（减乘除）也是如此。

列之间的运算语句也非常简洁。源数据是包含了访客数、转化率和客单价，而实际工作中我们对每个渠道贡献的销售额更感兴趣。（销售额 = 访客数 X 转化率 X 客单价）

对应 *** 作语句：df[‘销售额’] = df[‘访客数’] df[‘转化率’] df[‘客单价’]

但为什么疯狂报错？

导致报错的原因，是数值型数据和非数值型数据相互计算导致的。PANDAS把带“%”符号的转化率识别成字符串类型，我们需要先拿掉百分号，再将这一列转化为浮点型数据：

要注意的是，这样 *** 作，把998%变成了998，所以我们还需要让支付转化率除以100，来还原百分数的真实数值：

然后，再用三个指标相乘计算销售额：

3、时间类型

PANDAS中时间序列相关的水非常深，这里只对日常中最基础的时间格式进行讲解，对时间序列感兴趣的同学可以自行查阅相关资料，深入了解。

以案例数据为例，我们这些渠道数据，是在2019年8月2日提取的，后面可能涉及到其他日期的渠道数据，所以需要加一列时间予以区分，在EXCEL中常用的时间格式是’2019-8-3’或者’2019/8/3’，我们用PANDAS来实现一下：

在实际业务中，一些时候PANDAS会把文件中日期格式的字段读取为字符串格式，这里我们先把字符串’2019-8-3’赋值给新增的日期列，然后用to_datetime()函数将字符串类型转换成时间格式：

转换成时间格式（这里是datetime64）之后，我们可以用处理时间的思路高效处理这些数据，比如，我现在想知道提取数据这一天离年末还有多少天（‘2019-12-31’），直接做减法（该函数接受时间格式的字符串序列，也接受单个字符串）：

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