最近迷上了高效处理数据的pandas,其实这个是用来做数据分析的,如果你是做大数据分析和测试的,那么这个是非常的有用的!!但是其实我们平时在做自动化测试的时候,如果涉及到数据的读取和存储,那么而利用pandas就会非常高效,基本上3行代码可以搞定你20行代码的操作!该教程仅仅限于结合柠檬班的全栈自动化测试课程来讲解下pandas在项目中的应用,这仅仅只是冰山一角,希望大家可以踊跃的去尝试和探索!
一、安装环境:
1:pandas依赖处理Excel的xlrd模块,所以我们需要提前安装这个,安装命令是:pip install xlrd
2:安装pandas模块还需要一定的编码环境,所以我们自己在安装的时候,确保你的电脑有这些环境:Net.4 、VC-Compiler以及winsdk_web,如果大家没有这些软件~可以咨询我们的辅导员索要相关安装工具。
3:步骤1和2 准备好了之后,我们就可以开始安装pandas了,安装命令是:pip install pandas
一切准备就绪,就可以开始愉快的玩耍咯!
ps:在这个过程中,可能会遇到安装不顺利的情况,万能的度娘有N种解决方案,你这么大应该要学着自己解决问题。
二、pandas操作Excel表单
数据准备,有一个Excel文件:lemon.xlsx有两个表单,表单名分别为:Python 以及student,
Python的表单数据如下所示:
student的表单数据如下所示:
1:在利用pandas模块进行操作前,可以先引入这个模块,如下:
import pandas as pd
2:读取Excel文件的两种方式:
#方法一:默认读取第一个表单 df=pd.read_excel('lemon.xlsx')#这个会直接默认读取到这个Excel的第一个表单 data=df.head()#默认读取前5行的数据 print("获取到所有的值:\n{0}".format(data))#格式化输出
得到的结果是一个二维矩阵,如下所示:
#方法二:通过指定表单名的方式来读取 df=pd.read_excel('lemon.xlsx',sheet_name='student')#可以通过sheet_name来指定读取的表单 data=df.hea<b>本文来源gao@!dai!ma.com搞$$代^@码!网</b>d()#默认读取前5行的数据 print("获取到所有的值:\n{0}".format(data))#格式化输出
得到的结果如下所示,也是一个二维矩阵:
#方法三:通过表单索引来指定要访问的表单,0表示第一个表单 #也可以采用表单名和索引的双重方式来定位表单 #也可以同时定位多个表单,方式都罗列如下所示 df=pd.read_excel('lemon.xlsx',sheet_name=['python','student'])#可以通过表单名同时指定多个 # df=pd.read_excel('lemon.xlsx',sheet_name=0)#可以通过表单索引来指定读取的表单 # df=pd.read_excel('lemon.xlsx',sheet_name=['python',1])#可以混合的方式来指定 # df=pd.read_excel('lemon.xlsx',sheet_name=[1,2])#可以通过索引 同时指定多个 data=df.values#获取所有的数据,注意这里不能用head()方法哦~ print("获取到所有的值:\n{0}".format(data))#格式化输出