数据分析学习笔记3------pandas操作excel

读取Microsoft Excel文件

In [104]: xlsx = pd.ExcelFile('examples/ex1.xlsx')
In [105]: pd.read_excel(xlsx, 'Sheet1')
Out[105]: 
   a   b   c   d message
0  1   2   3   4   hello
1  5   6   7   8   world
2  9  10  11  12     foo

　　

In [106]: frame = pd.read_excel('examples/ex1.xlsx', 'Sheet1')

In [107]: frame
Out[107]: 
   a   b   c   d message
0  1   2   3   4   hello
1  5   6   7   8   world
2  9  10  11  12     foo

将pandas数据写入为Excel格式

In [109]: frame.to_excel('examples/ex2.xlsx', 'Sheet1')

In [110]: writer.save()

　　

Web APIs交互

许多网站都有一些通过JSON或其他格式提供数据的公共API。通过Python访问这些API的办法有不少。一个简单易用的办法（推荐）是requests包（http://docs.python-requests.org）。

In [113]: import requests

In [114]: url = 'https://api.github.com/repos/pandas-dev/pandas/issues'

In [115]: resp = requests.get(url)

In [116]: resp
Out[116]: <Response [200]>

响应对象的json方法会返回一个包含被解析过的JSON字典，加载到一个Python对象中：

In [117]: data = resp.json()

In [118]: data[0]['title']
Out[118]: 'Period does not round down for frequencies less that 1 hour'

data中的每个元素都是一个包含所有GitHub主题页数据（不包含评论）的字典。我们可以直接传递数据到DataFrame，并提取感兴趣的字段：

In [119]: issues = pd.DataFrame(data, columns=['number', 'title',
   .....:                                      'labels', 'state'])

In [120]: issues