用pythonpandas編輯excel檔案

我正在處理幾個 excel 表，它們看起來都像附加的第一個表。目前我正在嘗試洗掉前 11 行，以及基于索引的第一列。不知何故，我無法讓它作業，標題“Eidgen?ssische Volksz?hlung 2000. Bev?lkerungsentwicklung der Gemeinden 1850-2000”仍然可見。它洗掉所有沒有標題的行。

我的最終目標是讓它看起來像第二張照片，我認為不應該那么難。

如果有人能告訴我如何根據索引洗掉行和列，我將不勝感激。我在 1 小時的谷歌搜索中沒有找到任何解決方案。

import pandas as pd

df = pd.read_excel("AG.xls", "AG")
df = df.drop([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])
print(df)

uj5u.com熱心網友回復：

嘗試：

import pathlib

data_dir = pathlib.Path('.')

data = []
for xlsfile in data_dir.glob('??.xls'):
    df = pd.read_excel(xlsfile, skiprows=8)
    df = df[pd.to_numeric(df.iloc[:, 0], errors='coerce').notna()]
    df = pd.concat([df.iloc[:, 1:].set_index('Unnamed: 1')], 
                   keys=[xlsfile.stem], names=['Kanton', 'Stadt'])
    data.append(df)

df = pd.concat(data)

用第一列過濾行。如果該列Unnamed: 0可以轉換為數字，則保留它否則洗掉。我skiprows=8用來獲取列標題 (1850, 1860, ...)。每個資料框的索引是一個 MultiIndex：檔案名 - Kanton - ( xlsfile.stem) 和城市 - Stadt - (列Unnamed: 1)。

輸出結果：

>>> df
                          1850    1860    1870    1880    1888    1900    1910    1920     1930     1941     1950     1960     1970     1980     1990     2000 1850 / 1880 1880 / 1910 1910 / 1941 1941 / 1970 1970 / 2000
Kanton Stadt                                                                                                                                                                                                              
TI     Arbedo-Castione     801     773     800     839     873    1042    1200    1212     1260     1302     1335     1467     2456     3058     3570     3729         0.2         1.2         0.3         2.2         1.4
       Bellinzona 1)      3209    3462    3950    4038    5553    8255   10406   10232    10706    10948    12060    13435    16979    16743    16849    16463         0.8         3.2         0.2         1.5        -0.1
       Cadenazzo           216     229     231     538     316     333     408     481      482      505      621      693      995     1179     1500     1755         3.1        -0.9         0.7         2.4         1.9
       Camorino            321     337     467     483     423     405     491     571      548      552      702      920     1376     1476     1709     2210         1.4         0.1         0.4         3.2         1.6
       Giubiasco 2)       1417    1503    1539    1587    1570    1722    2395    2585     2607     2932     3311     4281     5796     6585     6982     7418         0.4         1.4         0.7         2.4         0.8
...                        ...     ...     ...     ...     ...     ...     ...     ...      ...      ...      ...      ...      ...      ...      ...      ...         ...         ...         ...         ...         ...
ZG     Risch            1005.0  1027.0   896.0  1235.0  1171.0  1047.0  1106.0  1258.0   1281.0   1449.0   1630.0   2038.0   3182.0   3988.0   5414.0   7241.0         0.7        -0.4         0.9         2.7         2.8
       Steinhausen       490.0   465.0   436.0   468.0   498.0   443.0   470.0   560.0    743.0    787.0   1078.0   1621.0   4138.0   6082.0   7207.0   8801.0        -0.2         0.0         1.7         5.9         2.5
       Unter?geri       2243.0  2423.0  2565.0  2426.0  2378.0  2593.0  2502.0  2787.0   3005.0   2969.0   3340.0   3832.0   4671.0   5371.0   6151.0   7179.0         0.3         0.1         0.6         1.6         1.4
       Walchwil         1039.0  1030.0  1072.0  1054.0  1021.0  1059.0  1043.0  1046.0   1072.0   1118.0   1226.0   1400.0   1675.0   2181.0   2654.0   3150.0         0.0         0.0         0.2         1.4         2.1
       Zug  1)          3302.0  3854.0  4243.0  4805.0  5120.0  6508.0  8096.0  9499.0  11113.0  12372.0  14488.0  19792.0  22972.0  21609.0  21705.0  22973.0         1.3         1.8         1.4         2.2         0.0

[2896 rows x 21 columns]

uj5u.com熱心網友回復：

試試這個

選項 1：在閱讀時洗掉行和列

df = pd.read_excel('AG.xlsx', skiprows=list(range(10))).drop('Unnamed: 0', axis=1)

要跳過行，您可以使用skiprows引數 for read_excel，

標籤：Python 擅长 熊猫

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