pandas中查找excel或csv表中指定信息行的数据（超详细）
关键！！！！使用loc函数来查找。
话不多说，直接演示：
有以下名为try.xlsx表：
1.根据index查询
import pandas as pd #导入pandas库 excel_file = './try.xlsx' #导入excel数据 data = pd.read_excel(excel_file, index_col='姓名') #这个的index_col就是index，可以选择任意字段作为索引index，读入数据 print(data.loc['李四']) 2.已知数据在第几行找到想要的数据
for i in data.columns: for j in range(len(data)): if (data[i].isnull())[j]: bumen = data.iloc[j, [0]] #找出缺失值所在的部门 data[i][j] = charuzhi(bumen) 原理很简单，首先检索全部的数据，然后我们可以用pandas中的iloc函数。上面的iloc[j, [2]]中j是具体的位置，【0】是你要得到的数据所在的column
3.根据条件查询找到指定行数据
"""根据条件查询某行数据""" import pandas as pd #导入pandas库 excel_file = './try.xlsx' #导入文件 data = pd.read_excel(excel_file) #读入数据 print(data.loc[data['部门'] == 'A', ['姓名', '工资']]) #部门为A，打印姓名和工资 print(data.loc[data['工资'] < 3000, ['姓名','工资']]) #查找工资小于3000的人 """导出为excel或csv文件""" #单条件 dataframe_1 = data.loc[data['部门'] == 'A', ['姓名', '工资']] #单条件 dataframe_2 = data.loc[data['工资'] < 3000, ['姓名', '工资']] #多条件 dataframe_3 = data.loc[(data['部门'] == 'A')&(data['工资'] < 3000), ['姓名', '工资']] #导出为excel dataframe_1.to_excel('dataframe_1.xlsx') dataframe_2.to_excel('dataframe_2.xlsx') 4.找出指定列
data['columns'] #columns即你需要的字段名称即可 #注意这列的columns不能是index的名称 #如果要打印index的话就data.index data.columns #与上面的一样 5.找出指定的行和指定的列
主要使用的就是函数iloc
data.iloc[:,:2] #即全部行，前两列的数据 逗号前是行，逗号后是列的范围，很容易理解
6.在规定范围内找出符合条件的数据
data.iloc[:10,:][data.工资>6000] 这样即可找出前11行里工资大于6000的所有人的信息了
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请联系我们举报，一经查实，本站将立刻删除。
发布者：全栈程序员-站长，转载请注明出处：https://javaforall.net/207505.html原文链接：https://javaforall.net
