pandas快速處理Excel，替換Nan，轉字典

pandas讀取Excel

import pandas as pd
# 參數1：文件路徑，參數2：sheet名
pf = pd.read_excel(path, sheet_name='sheet1')

刪除指定列

# 通過列名刪除指定列
pf.drop(['序號', '替代', '簽名'], axis=1, inplace=True)

替換列名

# 舊列名 新列名對照
columns_map = {
        '列名1': 'newname_1',
        '列名2': 'newname_2',
        '列名3': 'newname_3',
        '列名4': 'newname_4',
        '列名5': 'newname_5',
        # 沒有列名的情況
        'Unnamed: 10': 'newname_6',
}

new_fields = list(columns_map.values())
pf.rename(columns=columns_map, inplace=True)

pf = pf[new_fields]

替換 Nan

通常使用

pf.fillna('新值')

替換表格中的空值，（Nan）。
但是，你可能會發現 fillna() 會有不好使的時候，記得加上 inplace=True

# 加上 inplace=True 表示修改原對象
pf.fillna('新值', inplace=True)

官方對 inplace 的解釋

inplace : boolean, default False
If True, fill in place. Note: this will modify any other views on this object, (e.g. a no-copy slice for a column in a DataFrame).

全列輸出不隱藏

• 你可能會發現，輸出表格的時候會出現隱藏中間列的情況，只輸出首列和尾列，中間用 … 替代。

加上下面的這句話，再打印的話，就會全列打印。

pd.set_option('display.max_columns', None)
print(pf)

將Excel轉換爲字典

pf_dict = pf.to_dict(orient='records')

全部代碼

import pandas as pd
pf = pd.read_excel(path, sheet_name='sheet1')
columns_map = {
        '列名1': 'newname_1',
        '列名2': 'newname_2',
        '列名3': 'newname_3',
        '列名4': 'newname_4',
        '列名5': 'newname_5',
        # 沒有列名的情況
        'Unnamed: 10': 'newname_6',
}

new_fields = list(columns_map.values())
pf.drop(['序號', '替代', '簽名'], axis=1, inplace=True)
pf.rename(columns=columns_map, inplace=True)

pf = pf[new_fields]

pf.fillna('Unknown', inplace=True)
# pd.set_option('display.max_columns', None)
# print(smt)
pf_dict = pf.to_dict(orient='records')