浅谈Python如何获取excel数据
更新时间：2021年10月20日 10:29:17 作者：nuomi666
这篇文章主要介绍了Python如何获取excel数据，本文通过实例代码给大家介绍的非常详细，具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
准备导入的excel为：
可以采用pandas的read_excel功能，具体代码如下：
import pandas as pd
getdata=pd.read_excel(r'C:/文件夹索引/文件名.xlsx',
sheet_name='工作表sheet的名字')
sheet_name不设置参数，就默认第一个工作表，同时也可设置工作表的位置，读取第5个工作表可以设置为=4。
一、列操作
如果对获取工作表其中的某列或者多列，可以使用usecols参数，比如读取第5个工作表的第2列到第5列，可以用下面的代码：
import pandas as pd
getdata=pd.read_excel(r'C:/文件夹索引/文件名.xlsx',
sheet_name='工作表sheet的名字'，
sheet_name=4,
usecols=[i for i in range (1,6)])
usecols参数也可以设置成列的索引字母，比如usecols="B，D:E"，可以获取第1和3到5列，同时设置参数index_col=1，把第二列当作索引，代码及输出结果为：
getdata=pd.read_excel(r'C:/文件夹索引/文件名.xlsx',
sheet_name='工作表sheet的名字'，
sheet_name=4,
usecols="A,C:E"，
index_col=1)
print(Getdata)
二、行操作
如果不想获取全部行数，如获取前5行可以设置参数nrows=5，同时跳过第2行到第4行，可以设置参数skiprows=[i for i in range(2,5)]，或者skiprows=[2,3,4]，代码及输出结果：
getdata=pd.read_excel(r'C:/文件夹索引/文件名.xlsx',
sheet_name='工作表sheet的名字'，
skiprows=[2,3,4],
nrows=5)
print(Getdata)
这里应当注意，设置的nrows是总共要获取多少行，如果设置skiprows跳过一定数量行后，将在之后行里继续获取，直到补足nrows所要获取的行数。
总结
本篇文章就到这里了，希望能够给你带来帮助，也希望您能够多多关注脚本之家的更多内容！
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