读取 excel 表格中数据

随着近几天和几位同事跑了几个项目，受益最多的就是在关于读取 excel 表格中数据。所以分享一下自己的学习感受，若发现有问题，还请告知，好及时改正。

1. numpy 函数：shape 用法
   shape 函数是 numpy.core.fromnumeric 中的函数，它的功能是读取矩阵的长度，比如 shape[0] 就是读取矩阵第一维度的长度。它的输入参数可以使一个整数表示维度，也可以是一个矩阵。这么说你可能不太理解，我们还是用各种例子来说明他的用法：

   1、一维矩阵[1]返回值为(1L,)
   	>>>shape([1])
           (1L,)
   
   2、二维矩阵，返回两个值
   	>>>shape([1],[2])
   	(2L,1L)
   
   3、一个单独的数字，返回值为空
   	>>>shape(1)
   	()
   
   4、我们还可以将shape作为矩阵的方法来调用，下面先创建了一个单位矩阵e
   	>>>e=eye(3)
   	>>>e
   	array([[1.,0.,0.]
   	       [0.,1.,0.]
   	       [0.,0.,1.]])
   
   5、我们可以快速读取e的形状
   	>>>e.shape
   	(3L,3L)
   
   6、假如我们只想读取e的第一维度长度，使用shape[0]
   	>>>e.shape[0]
   	3L
   

   因而我们在使用 RPA 设计器控件读取 excel 时，可将其返回值传递给一个参数，设为 data_df，再使用 for 循环，如：

   for i in range(data_df.shape[0])
   

   来读取表格的行数，接下来就要结合到下面我要说的这个函数

2. Pandas 中# loc 和 iloc 函数用法（通过行号来取行数据）
   1. 利用 loc、iloc 提取行数据

   import numpy as np
   import pandas as pd
   #创建一个Dataframe
   data=pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),index=list('abcd'),columns=list('ABCD'))
   
   In[1]: data
   Out[1]: 
   	A   B   C   D
   a   0   1   2   3
   b   4   5   6   7
   c   8   9  10  11
   d  12  13  14  15
   
   #取索引为'a'的行
   In[2]: data.loc['a']
   Out[2]:
   A    0
   B    1
   C    2
   D    3
   Name: a, dtype: int32
   
   #取第一行数据，索引为'a'的行就是第一行，所以结果相同
   In[3]: data.iloc[0]
   Out[3]:
   A    0
   B    1
   C    2
   D    3
   Name: a, dtype: int32
   

   2. 利用 loc、iloc 提取列数据

   In[4]:data.loc[:,['A']] #取'A'列所有行，多取几列格式为 data.loc[:,['A','B']]
   Out[4]: 
       A
   a   0
   b   4
   c   8
   d  12
   
   
   In[5]:data.iloc[:,[0]] #取第0列所有行，多取几列格式为 data.iloc[:,[0,1]]
   Out[5]: 
       A
   a   0
   b   4
   c   8
   d  12
   

   3. 利用 loc、iloc 提取指定行、指定列数据

   In[6]:data.loc[['a','b'],['A','B']] #提取index为'a','b',列名为'A','B'中的数据
   Out[6]: 
      A  B
   a  0  1
   b  4  5
   
   In[7]:data.iloc[[0,1],[0,1]] #提取第0、1行，第0、1列中的数据
   Out[7]: 
      A  B
   a  0  1
   b  4  5
   

   4. 利用 loc、iloc 提取所有数据

    In[8]:data.loc[:,:] #取A,B,C,D列的所有行
   Out[8]: 
       A   B   C   D
   a   0   1   2   3
   b   4   5   6   7
   c   8   9  10  11
   d  12  13  14  15
   
   In[9]:data.iloc[:,:] #取第0,1,2,3列的所有行
   Out[9]: 
       A   B   C   D
   a   0   1   2   3
   b   4   5   6   7
   c   8   9  10  11
   d  12  13  14  15
   

   5. 利用 loc 函数，根据某个数据来提取数据所在的行

   In[10]: data.loc[data['A']==0] #提取A列中数字为0所在的行数据
   Out[10]: 
      A  B  C  D
   a  0  1  2  3
   

因而结合上面的例子，在实际操作中，我们可以在用 shape 函数读取 excel 的基础上，结合 iloc 函数进一步提取数据，如：

  a = data_df.iloc[i,1].strip()     #读取第i行的第一列
				    # strip() 方法用于移除字符串头尾指定的字符（默认为空格或换行符）或字符序列。