5.1数据载入【例5-2】读取excel文件。In[2]:sxlsx=pd.excelFile(example/exl.xlsx')pd.read excel(xlsx,‘Sheetl')也可以直接利用：frame=pd.read excel(example/exl.xlsx',Sheet1')
5.1 数据载入
5.1数据载入2.Excel文件的存储将文件存储为Excel文件，可使用toexcel方法。其语法格式如下：DataFrame.to excel(excel writer-None, sheetname-None' na rep=”，header=True,index=True,index_label-None,mode='w'，encoding=None)与tocsv方法的常用参数基本一致，区别之处在于指定存储文件的文件路径参数excelwriter，增加了一个sheetnames参数，用来指定存储的Excelsheet的名称，默认为sheetl
2. Excel文件的存储 将文件存储为Excel文件，可使用to_excel方法。其语法格式如下： DataFrame.to_excel(excel_writer=None, sheetname=None’, na_rep=”, header=True, index=True, index_label=None, mode=’w’, encoding=None) 与 to_csv方法的常用参数基本一致，区别之处在于指定存储文件的文件 路径参数excel_writer，增加了一个sheetnames参数，用来指定存储的 Excel sheet的名称，默认为sheet1。 5.1 数据载入
5.2 合并数据·5.2.1merge数据合并merge函数是通过一个或多个键将两个DataFrame按行合并起来与SQL中的join用法类似，Pandas中的数据合并merge()函数格式如下：merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None,right_on=None, left_index=False, right index=False, sort=False,suffixes=(_x,"_y'), copy=True,indicator=False, validate=None)
5.2 合并数据 • 5.2.1 merge数据合并 merge函数是通过一个或多个键将两个DataFrame按行合并起来， 与SQL中的 join 用法类似，Pandas中的数据合并merge( )函数格式 如下： merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, sort=False, suffixes=('_x', '_y'), copy=True, indicator=False, validate=None)
5.2合并数据表5-3merge方法主要参数及说明参数使用说明left参与合并的左侧DataFrameright参与合并的右侧DataFramehow连接方法：inner，left，right，outer用于连接的列名onleft_on左侧DataFrame中用于连接键的列right_on右侧DataFrame中用于连接键的列left_index左侧DataFrame中行索引作为连接键right_index右侧DataFrame中行索引作为连接键sort合并后会对数据排序，默认为Truesuffixes修改重复名
参数 使用说明 left 参与合并的左侧DataFrame right 参与合并的右侧DataFrame how 连接方法:inner，left，right，outer on 用于连接的列名 left_on 左侧DataFrame中用于连接键的列 right_on 右侧DataFrame中用于连接键的列 left_index 左侧DataFrame中行索引作为连接键 right_index 右侧DataFrame中行索引作为连接键 sort 合并后会对数据排序，默认为True suffixes 修改重复名 表5-3 merge方法主要参数及说明 5.2 合并数据
5.2合并数据【例5-3】merge的默认合并数据。In[3]:eprice = pd.DataFrame("fruit':['apple',grape',orange',orange'],'price':[8,7,9,11]))amount=pd.DataFrame('fruit':[apple','grape','orange'],'amout:[5,11,8])display(price,amount,pd.merge(price,amount)fruitpricefruitpriceamout80apple850apple7grape1711grape92orange113orange982orange3118orangefruitamout50apple11grape82orange
5.2 合并数据