panda处理Excel文件代码（汇总）

 import pandas as pd
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 #excel文件和pandas的交互读写，主要使用到pandas中的两个函数,一个是pd.ExcelFile函数,一个是to_excel函数
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 #使用pandas读取excel文件
 file=pd.ExcelFile('lalla.xls')
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 #显示所有的sheet的名字
 print(file.sheet_names)
 #显示第1个的sheet的名字
 print(file.sheet_names[0])
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 #读取第1个的sheet的内容，并打印
 table_df=file.parse(file.sheet_names[0])
 table_df=file.parse(1)
 print(table_df)
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 #查看sheet有几行几列
 print("行数",table_df.shape[0],"列数",table_df.shape[1])
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 #查看所有列(某一列) 
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 # #从df中提取两列生成新的DataFram
 df_new = pd.DataFrame(table_df,columns=[list(table_df.columns)[1],list(table_df.columns)[2]]) 
 print(df_new)
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 #所有表
 print(table_df)
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 #表内某一列的数据
 print(table_df[table_df.columns[0]])
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 #表内某单元格内的数据：第一个为列名，第二个为行名
 print(table_df[table_df.columns[0]][0])
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 #表内读取某一行，0代表第一行，1代表第二行，如此类推
 print(table_df.iloc[0],'\n')
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 #表内读取某一行，loc里面对应的行名填行的具体的名字，和上面的iloc功能一样
 print(table_df.loc["姓名"],'\n')
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 #获取列后，也是可以通过iloc和loc来获取行数据的
 print(table_df['姓名'].iloc[2])
 print(table_df['姓名'].loc['丙'],'\n')
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 # 通过列和行的默认索引来定位数据，先是行，再是列，下面是数据的第一行，第二列的数据
 print(table_df.iat[0,1],'\n')
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 # #excel文件的写出
 import numpy as np
 data = pd.DataFrame(np.zeros((2,3)))
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 #两种方法，前提：data是dataframe类型的
 writer = pd.ExcelWriter("abc.xlsx")
 data.to_excel(excel_writer=writer,sheet_name="a",index=True,header=["21312","3123213","42314"])  
 data.to_excel(excel_writer=writer,sheet_name="b",index=False,header=True) 
 # pd.DataFrame(data).to_excel("abc.xlsx",sheet_name="123",index=False,header=True)
 writer.save()
 writer.close()