pandas的简单使用

pd.Series([1,2,3,4,5])

d=pd.DataFrame({"第一列":[11,22,33,44,55],"第二列":[‘a‘,‘b‘,‘c‘,‘d‘,‘e‘],"第三列":"haha"})
d=pd.DataFrame([{"第一列":11,"第二列":‘a‘},{"第一列":22,"第二列":‘b‘}])

import pandas as pd

data_origin = pd.read_excel(f)#从excel中读取数据，也可以通过read_csv()等从其他格式文件中读取数据

len(data_origin)

print(data_format.index)#打印索引结果，列出索引范围RangeIndex(start=0, stop=194, step=1)

data_format = data_origin[["标题", "解决方案"]]#获得excel第一行的内容为列名的数据，“标题”和“解决方案”为列名

print(data_origin.标题)#打印dataFrame中某个列的数据，这里打印的第一列为标题的列的数据，也可以用data_origin.A等表达
print(data_format["标题"])

print(d.columns)#显示所有的列表索引，对应到excel的标题
print(d.values)#显示除标题行外的值

print(d.T)

print(d[1:3])

print(d.iloc[1].values) 

print(d[(d.第一列 > 22) & (d.第二列 == ‘c‘)])

print(data_format.query(‘(解决方案 not in  ["不是BUG","重复BUG","无法重现"] & 创建人 != ("林立星"))‘))#这种方案也可行，但是不能直接写变量，比较麻烦

print(data_format[(data_format.解决方案.isin(invalid_resove))])#判断数据是否在XX区间内

bug_effective = data_format[
    (data_format.状态.isin(["已关闭"]) & ~data_format.解决方案.isin(invalid_resove))]

print(data_format.head(10))#获得dataFrame数据的前10行

data_effective.to_excel("./解析BUG结果.xls",sheet_name="有效BUG")#这种每次都会覆盖前面保存的sheet的值

with pd.ExcelWriter(‘./解析BUG结果.xls‘) as writer:
    data_effective.to_excel(writer, ‘有效BUG‘)
    data_unkown_reslover.to_excel(writer, ‘未知解决人的BUG‘)

from openpyxl import load_workbook
book= load_workbook(‘./存在的文件名.xlsx‘)
writer = pd.ExcelWriter(‘./存在的文件名.xlsx‘, engine=‘openpyxl‘)
writer.book = book
bug_effective.to_excel(writer, ’sheet的标题‘)
writer.save()

info[info.重新打开次数.notnull()])

.to_excel(writer,sheet名,columns=["列名1”,"列名2",”列名3”])

data[(data.修复人.notnull()) & (data.修复人.isin(RD["Android"]) | data.修复人.isin(RD["server"]))]

print(data.columns.values.tolist())