## 使用pandas 讀取excel文件,
## 讀取到的數據是一個 DataFrame 表格型數據,每一列都是一個Series
## 具體的DataFrame和Series的介紹可以看 pandas的具體介紹
## 讀取到數據之后我們就可以使用切片分組以及python的語法來處理這些數據,來進行數據分析處理
##舉例
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.read_excel('date.xlsx',sheet_name = 'Sheet1')
data = df.head(500)
### 這個獲取前面500行,如果不為空的數據不到500行,自動獲取所有全部非空數據
print("獲取到所有的值:\n{0}".format(data))
print(data["考生姓名"][1])
## 這個可以根據索引取值,也可以按照key-value鍵值對取值.但是優先的是key-value鍵值對取值
# data[0][0]=1111
print(data["初試分數"])
獲取到所有的值:
考生姓名 初試分數 復試分數
0 劉** 408 137
1 丁* 401 143
2 王* 398 143
3 陳* 396 137
4 趙** 391 134
5 杜** 390 143
6 陳** 388 142
Name: 初試分數, dtype: int64
pandas 操作csv 文件
csv是最通用的一種文件格式，它可以非常容易地被導入各種PC表格及數據庫中。此文件，一行即為數據表的一行。生成數據表字段用半角逗號隔開。csv文件用記事本和excel都能打開，用記事本打開顯示逗號，用excel打開，沒有逗號了，逗號都用來分列了,還可有Editplus打開,也可以用WPS打開.
pandas 操作txt文件
這里的文件操作,Mode的選擇可以有r,read,w,write 還有r+ .w+,具體的介紹可以看前面的python文件操作.