from pandas import ExcelWriter

#在单个文件中不同df写入对应不同的的工作表

with ExcelWriter('path_to_file.xlsx') as writer:

    df1.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1')

    df2.to_excel(writer, sheet_name='Sheet2')

#附加到已有的Excel文件

with ExcelWriter('path_to_file.xlsx', mode='a') as writer:

    df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet3')

import pandas as pd

#DataFrame.set_index(keys, drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False)

　　#key:标签或者数组（Series, Index,np.ndarray）,复合索引则把标签或数组放在list中

　　#drop：删除作为新索引的列

　　#append ：将列附加到现有的索引

　　#inplace ：是否修改Dataframe

df = pd.DataFrame({'month': [1, 4, 7, 10],

                   'year': [2012, 2014, 2013, 2014],

                   'sale': [55, 40, 84, 31]})

#列转索引

df.set_index('month')

#多列转复合索引

df.set_index(['year', 'month'])

#设置列与另一索引为复合索引

df.set_index([pd.Index([1, 2, 3, 4]), 'year'])

#使用Series建立索引

s = pd.Series([1, 2, 3, 4])

df.set_index([s, s**2])

#原索引转列，重建递增索引

df.reset_index()

#删除原索引、重建默认递增索引

df.reset_index(drop=True)

#行多索引子索引转列多索引的某一层级的列，默认为最高级，若插入其他等级，col_fill为指定最高级索引，若不存在，则创建

df.reset_index(level='class', col_level=1, col_fill='genus')

import pandas as pd

import numpy as np

#DataFrame.reindex(labels = None，index = None，columns = None，axis = None，method = None，copy = True，level = None，
　　　　　　　　　　　 fill_value = nan，limit = None，tolerance = None)

    #reindex相当于对DataFrame的架构（index或者column）筛选或者补充，即如果原df存在相应的

    ##索引或列，就保留，没有则为NAN，函数有一系列填充NAN的方法（不止固定填充某值,非操作原始数据NAN）

index = ['Firefox', 'Chrome', 'Safari', 'IE10', 'Konqueror']

df = pd.DataFrame({

      'http_status': [200,200,404,404,301],

      'response_time': [0.04, 0.02, 0.07, 0.08, 1.0]},

       index=index)

#重新索引行

new_index= ['Safari', 'Iceweasel', 'Comodo Dragon', 'IE10','Chrome']

df.reindex(new_index, fill_value='missing')

#重新索引列

df.reindex(columns=['http_status', 'user_agent'])    

#展示对索引中产生的NAN的填充功能

date_index = pd.date_range('1/1/2010', periods=6, freq='D')

df2 = pd.DataFrame({"prices": [100, 101, np.nan, 100, 89, 88]},index=date_index)

date_index2 = pd.date_range('12/29/2009', periods=10, freq='D')

df2.reindex(date_index2)

#第一个有效值以填充之前的NaN值

df2.reindex(date_index2, method='bfill')

#.reindex_like

#等价于.reindex(index=other.index, columns=other.columns,...)

import pandas as pd

df=pd.read_csv("test.csv",sep="\t",encoding="utf-8-sig",engine="python")

#即编码改成有BOM头的即可

import pandas as pd

df = pd.read_csv('test.csv',sep='\t',encoding='utf-8-sig',quoting=3)

#quoting：控制引用字符引用行为，QUOTE_MINIMAL (0), QUOTE_ALL (1), QUOTE_NONNUMERIC (2) or QUOTE_NONE (3).

import pandas as pd

maxInt =pd.io.parsers.sys.maxsize

while True:

    try:

        pd.io.parsers.csv.field_size_limit(maxInt)

        break

    except OverflowError:

    #这里主要是因为Python的Int的大小是远大于C的，当不满足的时候，除以2

        maxInt = maxInt>>1