panda读取excel(panda读取csv)

1. panda读取csv

用 pandas.read_table()读txt吧，速度提升很明显

2. panda读取数据

pandas 读excel，日期变成了数字，pandas方法解决

excel中的数据是：

pandas读取出来是：

import pandas as pd data = pd.read_excel('文件路径') data['发货日期'] = data['发货日期'].fillna(method='ffill') # 因为有合并单元格， data 12341234

3. panda读取csv文件

当用pandas处理GB级以上的大文件时，会出现两个问题，一个是读取数据很慢，动辄要好几分钟，另外就是出现内存不足导致程序运行失败

4. panda读取某一列

Python批量读取特定文件夹下Excel的话，主要分为2步，首先根据后缀名（xls或xlsx）匹配出所有Excel文件，然后直接利用相关模块（pandas，openpyxl等）读取即可，下面我简单介绍一下实现过程，感兴趣的朋友可以尝试一下：

01

查找所有Excel文件

这一步非常简单，主要是根据后缀名匹配所有Excel文件，基本思路先使用os.walk函数遍历指定的文件夹，找到所有文件，然后一一匹配文件后缀名，如果是xls或xlsx，则为Excel文件，添加到list列表，之后返回，后面读取函数就是根据这个列表（存储所有搜索到的Excel文件路径）读取Excel文件：

02

读取Excel文件内容

这一步主要你是根据上一步找到的Excel文件路径直接读取Excel文件，至于读取模块或库的话，那就非常多啦，基本的xlrd，xlutils，openpyxl都行，最简单的方式就是使用pandas，一个著名的数据处理库，内置了大量函数和类型，可以轻松处理Excel等日常各种文件，安装的话，直接在cmd窗口输入命令“pip install pandas”即可：

安装完成后，我们就可以直接使用pandas库读取Excel文件了，非常简单，只需要一行代码即可搞定，也就是read_excel函数，传入Excel文件路径就行，默认情况下会读取列标题，如果你不需要列标题的话，设置header=None即可，读取的数据类型为DataFrame，后续处理的话，也非常方便：

至此，我们就完成了利用Python批量读取特定文件夹下Excel。总的来说，整个过程非常简单，就是根据后缀名匹配查找，然后直接读取即可，只要你有一定Python基础，熟悉一下上面的代码和示例，很快就能掌握的，网上也有相关教程和资料，介绍的非常详细，感兴趣的话，可以搜一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧，也欢迎大家评论、留言进行补充。

5. panda读取excel文件保存

运用pandas将pycharm中的数据保存到Excel表格的方法：python提供了文件导出库包，如果是类文件，需要利用pandas包通过。文件.to_excel（)的形式来导出，括号里边要注明导出后的文件名，以及导出的路径，也就是说导出到哪里，如果是要导出代码的话，我们新建文档，然后把代码粘贴到文档，然后修改文档后缀为py。

6. panda读取某字母开头数据

因为panda是可数名词，可数名词如果前面没有出现冠词，是需要加s的哦

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