大家好，这是近期学习的data analysis 那本书的总结，发表这些东西的主要目的就是督促自己，希望大家关注评论指出不足，一起进步。
一如往常，在使用Pandas时，我们必须从导入模块开始：
导入之后就可以用read_excel从Excel文件中读取数据了。最简单方法是将文件名作为字符串传递。如果我们不传递任何其他参数（例如工作表名称，它将默认读取第一张工作表。在第一个示例中，我将不使用任何参数，如图，我直接用以下代码打开了桌面上的一个名字为“attention of tweets.xlsx”的文件：
预览文件内容如下图：
在这里，默认情况下，使用read_excel时，Pandas将为数据框分配一个数字索引或行标签。
如果您有一列数据可以用作更好的索引列，我们可以通过将index_col参数设置新的索引列。在下面的示例中，我们使用“日期”列作为索引。
得到如下图：
使用read_excel读取特定列
使用Pandas read_excel时，我们将自动从Excel文件中获取所有列。如果由于某种原因我们不想解析Excel文件中的所有列，则可以使用参数 usecols。假设我们只想创建一个具有转发和评论列的数据框。我们可以通过参数usecols做到这一点：
得到如下结果：
读取Excel文件时如何跳过行
现在，复习一下在使用Pandas加载Excel文件时如何跳过行。对于这个读取的上面的excel示例
通过上面的代就可以直接跳过头两行，得到如图所示的结果：
这个操作应该不常用。
将Pandas数据框写入Excel
使用Pandas to_excel方法可以在Python中创建Excel文件。首先，我们将创建一个包含一些变量的数据框，我们将使用字典创建数据框。键将是列名，值将是包含我们的数据的列表：
然后，我们使用to_excel方法将数据框写入Excel文件。值得注意的是，在下面的代码块中使用Pandas to_excel时，我们不用任何参数。
这个时候在目录中就生成了一个名叫“NamesAndAges.xlsx"的文件，打开它，得到如下图：
可以看到我们在Excel文件中获得了一个包含数字的新列。这些是数据框的索引。
如果我们希望将工作表命名为其他名称，并且也不希望引入索引列，那么在使用Pandas写入Excel时可以添加以下参数：
这样就会得到一个叫“Names and Ages”的工作表，并且不含自动加的索引列。
好了，今天就是这些，希望看完的朋友可以留言建议，一起交流成长！
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