jupyter Python Excel入门
时间: 2025-06-04 17:59:07 浏览: 16
### Jupyter Notebook 和 Python 处理 Excel 数据入门教程
#### 使用 Pandas 库读取和写入 Excel 文件
Pandas 是一个强大的数据分析库,能够轻松处理各种结构化数据文件,包括 Excel 表格。通过 `pandas.read_excel` 函数可以加载 Excel 文件到 DataFrame 中[^1]。
```python
import pandas as pd
# 加载 Excel 文件
file_path = 'example.xlsx'
df = pd.read_excel(file_path, sheet_name='Sheet1')
# 显示前五行数据
print(df.head())
```
如果需要保存修改后的数据回 Excel 文件,则可使用 `DataFrame.to_excel` 方法[^2]:
```python
output_file = 'modified_example.xlsx'
df.to_excel(output_file, index=False)
```
#### 安装必要的依赖包
为了支持 Excel 的操作,在安装基础的 Pandas 后还需要额外安装 Openpyxl 或 Xlsxwriter 这样的引擎来完成更复杂的任务[^3]。
可以通过 pip 命令快速安装这些工具:
```bash
pip install pandas openpyxl xlsxwriter
```
#### 数据清洗与转换
利用 Pandas 提供的功能,可以方便地执行诸如缺失值填充、列重命名以及数值计算等常见数据预处理工作[^4]。
```python
# 替换 NaN 值为 0
df.fillna(0, inplace=True)
# 修改某一特定字段名称
df.rename(columns={'OldColumnName': 'NewColumnName'}, inplace=True)
# 添加新列基于现有两列之差
df['Difference'] = df['ColumnA'] - df['ColumnB']
```
以上介绍了基本流程和技术要点,帮助初学者掌握如何借助 Jupyter Notebook 平台运用 Python 对 Excel 文档中的信息进行有效管理分析。
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