Pandas_实现数字顺序填充、指定值交替填充、日期顺序填充（按日、月、年）

excel表的数据情况如下：下面数据区域的左边和上边都是空，这会导致我们读取近pathon里时，结构不是我们要的，需要用到skiprow和usecols来控制我们想要读取的区域

整合：

import pandas as pd
from datetime import date,timedelta

books = pd.read_excel("../004/Books.xlsx",skiprows=3,usecols="C:F",dtype={"ID":str,"InStore":str,"Date":str})
# books.dtypes

# 设置个起始日期
start = date(2019,1,1)

# 设置个月份递增的函数
def add_month(d,md):
    y = md // 12
    m = d.month + md % 12
    if m !=12:
        y += m // 12
        m = m % 12
    return date(d.year + y, m,d.day)
    

for i in books.index:
    books["ID"].at[i]=i+1
    books["InStore"].at[i]="YES" if i % 2 ==0 else "ON"
#     books["Date"].at[i]=start + timedelta(days=i)    # 逐日增加
#     books["Date"].at[i]=add_month(start,i)           # 逐月增加
    books["Date"].at[i]=date(start.year+i,start.month,start.day)    # 逐年增加

print(books)

# 设置索引为ID列
books.set_index("ID",inplace=True)
# 将设置好的数据存入名为：out_books的excel表里
books.to_excel("out_books.xlsx")
print("Done!")

结果图：

分解：

import pandas as pd

# skiprows=3 表示跳过上面的3行后再读取
# usecols="C:F" 表示读取excel里C到F的列，如果时要跳着选择列可以写成：usecols="C,D,E,F"

books = pd.read_excel("../004/Books.xlsx",skiprows=3,usecols="C:F",dtype={"ID":str,"InStore":str,"Date":str})

print(books.head())

一、为ID列自动填充1-20的数字：

# ID列的数据都是NaN，NaN的类型是浮点数，如果不先转换ID列的数据类型，直接给ID填充赋值后的数据也是浮点类型，因此我们需要在导入数据时就把
# 字段的类型先做转换，但是因为NaN的数据不让我们转为int，会报错，我们可以用个小技巧，把NaN的列先转换为str类型，这样一会就可以正常赋值

print("=====>",books["ID"].dtypes)  # 这句是为了查看ID的数据类型

# 下面开始给指定列赋值
# 方法1：
for i in books.index:
    books["ID"].at[i]=i+1
    
# 方法2：
for i in range(0,20):
#     books["ID"].at[i]=i+1   这是先找出指定的那一列(Series)，再找到要替换的那一行
    books.at[i,"ID"]=i+1     # 这是直接在二维表（DataFrame）里指定第几行，第几列要替换
    
print(books)

print("======>",books.dtypes)  # 这句是查看books数据里所有列的数据类型

结果图：

二、给 InStore 列替换式的填充 YES 和 NO ：

for i in books.index:
    books["InStore"].at[i]="YES" if i % 2 ==0 else "NO"
print(books.head())

结果图：

三、按日期填充数据：

# 先导入datetime库 
from datetime import date,timedelta

# 先设置一个起始日期
start = date(2019,1,1)

1、给 Date 列的日期逐日增加填充

# 按日给Date列填充时间
for i in books.index:
    books["Date"].at[i]=start+timedelta(days=i)   # 用 timedelta(days=i) 实现按日填充
#     books["Date"].at[i]=date(start.year,start.month,start.day+i)    也可以这么写来实现逐日填充
print(books)

结果图：

2、给 Date 列的日期按年填充：

for i in books.index:
    books["Date"].at[i]=date(start.year+i,start.month,start.day)
    
print(books.head())

结果图：

3、给 Date 列的日期按月份填充，需要设置个函数实现：

# d:传入的起始日期
# md: 要增加多少个月

def add_month(d,md):
    y = md //12   # 要增加的月份能换算成多少年
    m = d.month + md % 12   # md % 12:要增加的月份除以12后的余数（即剩下多少个月）
    if m !=12:
        y += m // 12
        m = m % 12
    return date(d.year+y,m,d.day)

# 用for 循环填充
for i in books.index:
    books["Date"].at[i]=add_month(start,i)

print(books)

结果图：