最近迷上了高效处理数据的pandas,其实这个是用来做数据分析的,如果你是做大数据分析和测试的,那么这个是非常的有用的!!但是其实我们平时在做自动化测试的时候,如果涉及到数据的读取和存储,那么而利用pandas就会非常高效,基本上3行代码可以搞定你20行代码的操作!该教程仅仅限于结合柠檬班的全栈自动化测试课程来讲解下pandas在项目中的应用,这仅仅只是冰山一角,希望大家可以踊跃的去尝试和探索!
一、安装环境:
1:pandas依赖处理Excel的xlrd模块,所以我们需要提前安装这个,安装命令是:pip install xlrd
2:安装pandas模块还需要一定的编码环境,所以我们自己在安装的时候,确保你的电脑有这些环境:Net.4 、VC-Compiler以及winsdk_web,如果大家没有这些软件~可以咨询我们的辅导员索要相关安装工具。
3:步骤1和2 准备好了之后,我们就可以开始安装pandas了,安装命令是:pip install pandas
一切准备就绪,就可以开始愉快的玩耍咯!
ps:在这个过程中,可能会遇到安装不顺利的情况,万能的度娘有N种解决方案,你这么大应该要学着自己解决问题。
二、pandas操作Excel表单
数据准备,有一个Excel文件:lemon.xlsx有两个表单,表单名分别为:Python 以及student,
Python的表单数据如下所示:
student的表单数据如下所示:
1:在利用pandas模块进行操作前,可以先引入这个模块,如下:
import pandas as pd
2:读取Excel文件的两种方式:
#方法一:默认读取第一个表单 df=pd.read_excel('lemon.xlsx')#这个会直接默认读取到这个Excel的第一个表单 data=df.head()#默认读取前5行的数据 print("获取到所有的值:\n{0}".format(data))#格式化输出
得到的结果是一个二维矩阵,如下所示:
#方法二:通过指定表单名的方式来读取 df=pd.read_excel('lemon.xlsx',sheet_name='student')#可以通过sheet_name来指定读取的表单 data=df.head()#默认读取前5行的数据 print("获取到所有的值:\n{0}".format(data))#格式化输出
得到的结果如下所示,也是一个二维矩阵:
#方法三:通过表单索引来指定要访问的表单,0表示第一个表单 #也可以采用表单名和索引的双重方式来定位表单 #也可以同时定位多个表单,方式都罗列如下所示 df=pd.read_excel('lemon.xlsx',sheet_name=['python','student'])#可以通过表单名同时指定多个 # df=pd.read_excel('lemon.xlsx',sheet_name=0)#可以通过表单索引来指定读取的表单 # df=pd.read_excel('lemon.xlsx',sheet_name=['python',1])#可以混合的方式来指定 # df=pd.read_excel('lemon.xlsx',sheet_name=[1,2])#可以通过索引 同时指定多个 data=df.values#获取所有的数据,注意这里不能用head()方法哦~ print("获取到所有的值:\n{0}".format(data))#格式化输出
具体结果是怎样的,同学们可以自己一个一个的去尝试,这个结果是非常有意思的,但是同时同学们也发现了,这个数据是一个二维矩阵,对于我们去做自动化测试,并不能很顺利的处理,所以接下来,我们就会详细的讲解,如何来读取行号和列号以及每一行的内容 以及制定行列的内容。
三、pandas操作Excel的行列
1:读取指定的单行,数据会存在列表里面
#1:读取指定行 df=pd.read_excel('lemon.xlsx')#这个会直接默认读取到这个Excel的第一个表单 data=df.ix[0].values#0表示第一行 这里读取数据并不包含表头,要注意哦! print("读取指定行的数据:\n{0}".format(data))
得到的结果如下所示:
2:读取指定的多行,数据会存在嵌套的列表里面:
df=pd.read_excel('lemon.xlsx') data=df.ix[[1,2]].values#读取指定多行的话,就要在ix[]里面嵌套列表指定行数 print("读取指定行的数据:\n{0}".format(data))
3:读取指定的行列:
df=pd.read_excel('lemon.xlsx') data=df.ix[1,2]#读取第一行第二列的值,这里不需要嵌套列表 print("读取指定行的数据:\n{0}".format(data))
4:读取指定的多行多列值:
df=pd.read_excel('lemon.xlsx') data=df.ix[[1,2],['title','data']].values#读取第一行第二行的title以及data列的值,这里需要嵌套列表 print("读取指定行的数据:\n{0}".format(data))
5:获取所有行的指定列
df=pd.read_excel('lemon.xlsx') data=df.ix[:,['title','data']].values#读所有行的title以及data列的值,这里需要嵌套列表 print("读取指定行的数据:\n{0}".format(data))
6:获取行号并打印输出
df=pd.read_excel('lemon.xlsx') print("输出行号列表",df.index.values) 输出结果是: 输出行号列表 [0 1 2 3]
7:获取列名并打印输出
df=pd.read_excel('lemon.xlsx') print("输出列标题",df.columns.values) 运行结果如下所示: 输出列标题 ['case_id' 'title' 'data']
8:获取指定行数的值:
df=pd.read_excel('lemon.xlsx') print("输出值",df.sample(3).values)#这个方法类似于head()方法以及df.values方法 输出值 [[2 '输入错误的密码' '{"mobilephone":"18688773467","pwd":"12345678"}'] [3 '正常充值' '{"mobilephone":"18688773467","amount":"1000"}'] [1 '正常登录' '{"mobilephone":"18688773467","pwd":"123456"}']]
9:获取指定列的值:
df=pd.read_excel('lemon.xlsx') print("输出值\n",df['data'].values)
四:pandas处理Excel数据成为字典
我们有这样的数据,,处理成列表嵌套字典,且字典的key为表头名。
实现的代码如下所示:
df=pd.read_excel('lemon.xlsx') test_data=[] for i in df.index.values:#获取行号的索引,并对其进行遍历: #根据i来获取每一行指定的数据 并利用to_dict转成字典 row_data=df.ix[i,['case_id','module','title','http_method','url','data','expected']].to_dict() test_data.append(row_data) print("最终获取到的数据是:{0}".format(test_data))
最后得到的结果是:
最终获取到的数据是:
[{'title': '正常登录', 'case_id': 1, 'data': '{"mobilephone":"18688773467","pwd":"123456"}'},
{'title': '输入错误的密码', 'case_id': 2, 'data': '{"mobilephone":"18688773467","pwd":"12345678"}'},
{'title': '正常充值', 'case_id': 3, 'data': '{"mobilephone":"18688773467","amount":"1000"}'},
{'title': '充值输入负数', 'case_id': 4, 'data': '{"mobilephone":"18688773467","amount":"-100"}'}]
关于pandas的学习,今天就告一段落啦!赶紧打开pycharm跑起来!!!
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
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稳了!魔兽国服回归的3条重磅消息!官宣时间再确认!
昨天有一位朋友在大神群里分享,自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址,com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后,确实是网易的网址,也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情,因为以前都没有出现这样的情况,现在突然提示跳转到国服战网的网址,是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢?
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