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Python利用pandas處理Excel數據的應用

系統 1877 0

? ? ? ?最近迷上了高效處理數據的pandas,其實這個是用來做數據分析的,如果你是做大數據分析和測試的,那么這個是非常的有用的??!但是其實我們平時在做自動化測試的時候,如果涉及到數據的讀取和存儲,那么而利用pandas就會非常高效,基本上3行代碼可以搞定你20行代碼的操作!該教程僅僅限于結合檸檬班的全棧自動化測試課程來講解下pandas在項目中的應用,這僅僅只是冰山一角,希望大家可以踴躍的去嘗試和探索!

???? 一、安裝環境:

復制代碼
             1:pandas依賴處理Excel的xlrd模塊,所以我們需要提前安裝這個,安裝命令是:pip install xlrd

  2:安裝pandas模塊還需要一定的編碼環境,所以我們自己在安裝的時候,確保你的電腦有這些環境:Net.4 、VC-Compiler以及winsdk_web,如果大家沒有這些軟件~可以咨詢我們的輔導員索要相關安裝工具。

  3:步驟1和2 準備好了之后,我們就可以開始安裝pandas了,安裝命令是:pip install pandas

一切準備就緒,就可以開始愉快的玩耍咯!
ps:在這個過程中,可能會遇到安裝不順利的情況,萬能的度娘有N種解決方案,你這么大應該要學著自己解決問題。
          
復制代碼

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?????? 二、pandas操作Excel表單

? 數據準備,有一個Excel文件:lemon.xlsx有兩個表單,表單名分別為:Python 以及student,

Python的表單數據如下所示:

Python利用pandas處理Excel數據的應用_第1張圖片

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student的表單數據如下所示:

Python利用pandas處理Excel數據的應用_第2張圖片

?

?????? 1:在利用pandas模塊進行操作前,可以先引入這個模塊,如下:

            import  pandas  as pd
          

????? 2:讀取Excel文件的兩種方式:

            #方法一:默認讀取第一個表單
            
df=pd.read_excel('lemon.xlsx')#這個會直接默認讀取到這個Excel的第一個表單 data=df.head()#默認讀取前5行的數據 print("獲取到所有的值:\n{0}".format(data))#格式化輸出

得到的結果是一個二維矩陣,如下所示:

Python利用pandas處理Excel數據的應用_第3張圖片

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            #方法二:通過指定表單名的方式來讀取
df=pd.read_excel('lemon.xlsx',sheet_name='student')#可以通過sheet_name來指定讀取的表單
data=df.head()#默認讀取前5行的數據
print("獲取到所有的值:\n{0}".format(data))#格式化輸出
          

得到的結果如下所示,也是一個二維矩陣:

Python利用pandas處理Excel數據的應用_第4張圖片

復制代碼
            #方法三:通過表單索引來指定要訪問的表單,0表示第一個表單
#也可以采用表單名和索引的雙重方式來定位表單
#也可以同時定位多個表單,方式都羅列如下所示
df=pd.read_excel('lemon.xlsx',sheet_name=['python','student'])#可以通過表單名同時指定多個
# df=pd.read_excel('lemon.xlsx',sheet_name=0)#可以通過表單索引來指定讀取的表單
# df=pd.read_excel('lemon.xlsx',sheet_name=['python',1])#可以混合的方式來指定
# df=pd.read_excel('lemon.xlsx',sheet_name=[1,2])#可以通過索引 同時指定多個
data=df.values#獲取所有的數據,注意這里不能用head()方法哦~
print("獲取到所有的值:\n{0}".format(data))#格式化輸出
          
復制代碼

具體結果是怎樣的,同學們可以自己一個一個的去嘗試,這個結果是非常有意思的,但是同時同學們也發現了,這個數據是一個二維矩陣,對于我們去做自動化測試,并不能很順利的處理,所以接下來,我們就會詳細的講解,如何來讀取行號和列號以及每一行的內容 以及制定行列的內容。

?

三、pandas操作Excel的行列

1:讀取指定的單行,數據會存在列表里面

            #1:讀取指定行
            
df=pd.read_excel('lemon.xlsx')#這個會直接默認讀取到這個Excel的第一個表單 data=df.ix[0].values#0表示第一行 這里讀取數據并不包含表頭,要注意哦! print("讀取指定行的數據:\n{0}".format(data))

得到的結果如下所示:

2:讀取指定的多行,數據會存在嵌套的列表里面:

            df=pd.read_excel('lemon.xlsx')
data=df.ix[[1,2]].values#讀取指定多行的話,就要在ix[]里面嵌套列表指定行數
print("讀取指定行的數據:\n{0}".format(data))
          

3:讀取指定的行列:

            df=pd.read_excel('lemon.xlsx')
data=df.ix[1,2]#讀取第一行第二列的值,這里不需要嵌套列表
print("讀取指定行的數據:\n{0}".format(data))
          

4:讀取指定的多行多列值:

            df=pd.read_excel('lemon.xlsx')
data=df.ix[[1,2],['title','data']].values#讀取第一行第二行的title以及data列的值,這里需要嵌套列表
print("讀取指定行的數據:\n{0}".format(data))
          

5:獲取所有行的指定列

            df=pd.read_excel('lemon.xlsx')
data=df.ix[:,['title','data']].values#讀所有行的title以及data列的值,這里需要嵌套列表
print("讀取指定行的數據:\n{0}".format(data))
          

6:獲取行號并打印輸出

            df=pd.read_excel('lemon.xlsx')
print("輸出行號列表",df.index.values)

輸出結果是:
輸出行號列表 [0 1 2 3]
          

7:獲取列名并打印輸出

            df=pd.read_excel('lemon.xlsx')
print("輸出列標題",df.columns.values)

運行結果如下所示:
輸出列標題 ['case_id' 'title' 'data']
          

8:獲取指定行數的值:

復制代碼
            df=pd.read_excel('lemon.xlsx')
print("輸出值",df.sample(3).values)#這個方法類似于head()方法以及df.values方法

輸出值
 [[2 '輸入錯誤的密碼' '{"mobilephone":"18688773467","pwd":"12345678"}']
 [3 '正常充值' '{"mobilephone":"18688773467","amount":"1000"}']
 [1 '正常登錄' '{"mobilephone":"18688773467","pwd":"123456"}']]
          
復制代碼

9:獲取指定列的值:

            df=pd.read_excel('lemon.xlsx')
print("輸出值\n",df['data'].values)
          

四:pandas處理Excel數據成為字典

?我們有這樣的數據, Python利用pandas處理Excel數據的應用_第5張圖片 ,處理成列表嵌套字典,且字典的key為表頭名。

實現的代碼如下所示:

復制代碼
            df=pd.read_excel('lemon.xlsx')
test_data=[]
for i in df.index.values:#獲取行號的索引,并對其進行遍歷:
    #根據i來獲取每一行指定的數據 并利用to_dict轉成字典
    row_data=df.ix[i,['case_id','module','title','http_method','url','data','expected']].to_dict()
    test_data.append(row_data)
print("最終獲取到的數據是:{0}".format(test_data))
          
復制代碼

最后得到的結果是:

            最終獲取到的數據是:
[{'title': '正常登錄', 'case_id': 1, 'data': '{"mobilephone":"18688773467","pwd":"123456"}'}, 
{'title': '輸入錯誤的密碼', 'case_id': 2, 'data': '{"mobilephone":"18688773467","pwd":"12345678"}'}, 
{'title': '正常充值', 'case_id': 3, 'data': '{"mobilephone":"18688773467","amount":"1000"}'}, 
{'title': '充值輸入負數', 'case_id': 4, 'data': '{"mobilephone":"18688773467","amount":"-100"}'}]
          

?關于pandas的學習,今天就告一段落啦!趕緊打開pycharm跑起來?。?!轉載自:https://www.cnblogs.com/liulinghua90/,

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