Python利用pandas處理Excel數據的應用

 

python如何將列表導出為csv文件

import pandas as pd

list=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]

column=['column1','column2','column3']  //列表對應每列的列名

test=pd.DataFrame(columns=column,data=list)

test.to_csv('D:/test.csv') //如果生成excel，可以用to_excel

注意：list里的字段值可以用for循環實現。

 

 

 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！該教程僅僅限於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：

 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 准備好了之后，我們就可以開始安裝pandas了，安裝命令是：pip install pandas

一切准備就緒，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，你這么大應該要學着自己解決問題。

 

       二、pandas操作Excel表單

  數據准備，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：

 

student的表單數據如下所示：

 

       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：

 

#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：

#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

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，對於我們去做自動化測試，並不能很順利的處理，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 這里讀取數據並不包含表頭，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：獲取行號並打印輸出

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：獲取列名並打印輸出

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：

df=pd.read_excel('lemon.xlsx')
print("輸出值",df.sample(3).values)#這個方法類似於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"}']]

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，，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：

df=pd.read_excel('lemon.xlsx')
test_data=[]
for i in df.index.values:#獲取行號的索引，並對其進行遍歷：
    #根據i來獲取每一行指定的數據 並利用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))

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"}'}]

 關於pandas的學習，今天就告一段落啦！趕緊打開pycharm跑起來！！！