使用 Pandas 来处理测试数据

一、思考

1.Pandas 是什么?

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2.学员面试题

通过面试题引出主题,读者可以思考,如果你遇到这题,该如何解答呢?
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二、使用 pandas 来操作 Excel 文件

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1.安装

a.通过 Pypi 来安装

pip install pandas

b.通过源码来安装

git clone git://github.com/pydata/pandas.git
cd pandas
python setup.py install

2.按列读取数据

案例中的 lemon_cases.xlsx 文件内容如下所示:

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import pandas as pd

# 读excel文件
# 返回一个DataFrame对象,多维数据结构
df = pd.read_excel('lemon_cases.xlsx', sheet_name='multiply')
print(df)


# 1.读取一列数据
# df["title"] 返回一个Series对象,记录title这列的数据
print(df["title"])

# Series对象能转化为任何序列类型和dict字典类型
print(list(df['title']))    # 转化为列表
# title为DataFrame对象的属性
print(list(df.title))    # 转化为列表
print(tuple(df['title']))   # 转化为元组
print(dict(df['title']))    # 转化为字典,key为数字索引

# 2.读取某一个单元格数据
# 不包括表头,指定列名和行索引
print(df['title'][0])   # title列,不包括表头的第一个单元格

# 3.读取多列数据
print(df[["title", "actual"]])


3.按行读取数据

import pandas as pd

# 读excel文件
df = pd.read_excel('lemon_cases.xlsx', sheet_name='multiply')   # 返回一个DataFrame对象,多维数据结构
print(df)


# 1.读取一行数据
# 不包括表头,第一个索引值为0
# 获取第一行数据,可以将其转化为list、tuple、dict
print(list(df.iloc[0]))  # 转成列表
print(tuple(df.iloc[0]))  # 转成元组
print(dict(df.iloc[0]))  # 转成字典
print(dict(df.iloc[-1]))  # 也支持负索引

# 2.读取某一个单元格数据
# 不包括表头,指定行索引和列索引(或者列名)
print(df.iloc[0]["l_data"])   # 指定行索引和列名
print(df.iloc[0][2])    # 指定行索引和列索引

# 3.读取多行数据
print(df.iloc[0:3])


4.iloc 和 loc 方法

import pandas as pd

# 读excel文件
df = pd.read_excel('lemon_cases.xlsx', sheet_name='multiply')   # 返回一个DataFrame对象,多维数据结构
print(df)


# 1.iloc方法
# iloc使用数字索引来读取行和列
# 也可以使用iloc方法读取某一列
print(df.iloc[:, 0])
print(df.iloc[:, 1])
print(df.iloc[:, -1])

# 读取多列
print(df.iloc[:, 0:3])

# 读取多行多列
print(df.iloc[2:4, 1:4])
print(df.iloc[[1, 3], [2, 4]])

# 2.loc方法
# loc方法,基于标签名或者索引名来选择
print(df.loc[1:2, "title"])  			# 多行一列
print(df.loc[1:2, "title":"r_data"])    # 多列多行

# 基于布尔类型来选择
print(df["r_data"] > 5)  # 某一列中大于5的数值为True,否则为False
print(df.loc[df["r_data"] > 5])  # 把r_data列中大于5,所在的行选择出来
print(df.loc[df["r_data"] > 5, "r_data":"actual"])  # 把r_data到actual列选择出来


5.读取所有数据

import pandas as pd

# 读excel文件
df = pd.read_excel('lemon_cases.xlsx', sheet_name='multiply')   # 返回一个DataFrame对象,多维数据结构
print(df)


# 读取的数据为嵌套列表的列表类型,此方法不推荐使用
print(df.values)

# 嵌套字典的列表
datas_list = []
for r_index in df.index:
    datas_list.append(df.iloc[r_index].to_dict())

print(datas_list)


6.写入数据

import pandas as pd

# 读excel文件
df = pd.read_excel('lemon_cases.xlsx', sheet_name='multiply')   # 返回一个DataFrame对象,多维数据结构
print(df)


df['result'][0] = 1000
print(df)
with pd.ExcelWriter('lemon_cases_new.xlsx') as writer:
    df.to_excel(writer, sheet_name="New", index=False)


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三、使用 pandas 来操作 CSV 文件

1.读取 CSV 文件

案例中的 data.log 文件内容如下所示:

TestID,TestTime,Success
0,149,0
1,69,0
2,45,0
3,18,1
4,18,1

import pandas as pd


# 读取csv文件
# 方法一,使用read_csv读取,列与列之间默认以逗号分隔(推荐方法)
# a.第一行为列名信息
csvframe = pd.read_csv('data.log')

# b.第一行没有列名信息,直接为数据
csvframe = pd.read_csv('data.log', header=None)

# c.第一行没有列名信息,直接为数据,也可以指定列名
csvframe = pd.read_csv('data.log', header=None, names=["Col1", "Col2", "Col3"])


# 方法二,read_table,需要指定列与列之间分隔符为逗号
csvframe = pd.read_table('data.log', sep=",")


2.解答学员面试题

import pandas as pd


# 1.读取csv文件
csvframe = pd.read_csv('data.log')

# 2.选择Success为0的行
new_csvframe = csvframe.loc[csvframe["Success"] == 0]
result_csvframe = new_csvframe["TestTime"]
avg_result = round(sum(result_csvframe)/len(result_csvframe), 2)
print("TestTime最小值为:{}\nTestTime最大值为:{}\nTestTime平均值为:{}".
      format(min(result_csvframe), max(result_csvframe), avg_result))



四、总结

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20 回帖
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  • test123

    文章通俗易懂,内容很有用

  • 其他回帖
  • zhiming

    世间从来强食弱,纵使有理也枉然。

  • zhiming

    挟飞仙以遨游,抱明月而长终。

  • __xiangxiang

    优秀哦,乡亲们!!!

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