Pandas读取Excel文件的六种方法

 更新时间:2023年11月06日 10:53:13   作者:一只会写程序的猫  
Pandas 是一个 Python 数据分析库,可以用来读取 Excel 文件,Pandas提供了多种读取Excel文件的方法,本文将给大家分享一些官方推荐的6种方法,代码示例讲解得非常详细,需要的朋友可以参考下

Pandas提供了多种读取Excel文件的方法,以下是官方推荐的6种方法:

1. 使用pd.read_excel()函数

这是最常用的方法,可以读取Excel文件,并将其转换为Pandas数据框。可以指定工作表名和列名的行号。

df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1', header=0)
  • 'data.xlsx'是要读取的Excel文件的文件路径。
  • sheet_name='Sheet1'表示要读取的工作表名为’Sheet1’。如果省略该参数,默认读取第一个工作表。
  • header=0表示将文件中的第0行作为列名。如果省略该参数,默认将文件中的一行作为列名。

读取完Excel文件后,将其转换为Pandas数据框,并将结果赋值给变量df。可以使用df.head()函数查看前几行数据,或使用其他Pandas函数和方法进行数据处理和分析。

2. 使用pd.ExcelFile()和parse()函数

先使用pd.ExcelFile()函数创建一个Excel文件对象,然后使用parse()函数读取指定的工作表。

xlsx = pd.ExcelFile('data.xlsx')
df = xlsx.parse('Sheet1', header=0)
  • pd.ExcelFile('data.xlsx')创建了一个Excel文件对象xlsx,它代表了整个Excel文件。
  • parse('Sheet1', header=0)函数用于从Excel文件对象xlsx中读取指定的工作表。'Sheet1'表示要读取的工作表名为’Sheet1’,header=0表示将文件中的第0行作为列名。

读取完Excel文件后,将其转换为Pandas数据框,并将结果赋值给变量df。可以使用df.head()函数查看前几行数据,或使用其他Pandas函数和方法进行数据处理和分析。

3. 使用pd.read_table()函数

可以读取Excel中的数据表,并指定分隔符(如制表符或逗号)。

df = pd.read_table('data.xlsx', sheet_name='Sheet1', delimiter='\t', header=0)
  • 'data.xlsx'是Excel文件的路径。
  • sheet_name='Sheet1'表示要读取的工作表名为’Sheet1’。
  • delimiter='\t'指定数据表中的分隔符为制表符(‘\t’)。
  • header=0表示将文件中的第0行作为列名。

读取完Excel文件后,将其转换为Pandas数据框,并将结果赋值给变量df。可以使用df.head()函数查看前几行数据,或使用其他Pandas函数和方法进行数据处理和分析。

4. 使用pd.read_csv()函数

可以读取以逗号分隔的Excel文件,可以指定分隔符、工作表名和列名的行号。

df = pd.read_csv('data.csv', sheet_name='Sheet1', delimiter=',', header=0)
  • 'data.xlsx'是Excel文件的路径。
  • sheet_name='Sheet1'表示要读取的工作表名为’Sheet1’。

读取完Excel文件后,将其转换为Pandas数据框,并将结果赋值给变量df。可以使用df.head()函数查看前几行数据,或使用其他Pandas函数和方法进行数据处理和分析。

5. 使用pd.read_html()函数

可以读取Excel文件中的HTML表格,并将其转换为Pandas数据框。

tables = pd.read_html('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')
df = tables[0]

读取完Excel文件后,将其转换为Pandas数据框,并将结果赋值给变量df。可以使用df.head()函数查看前几行数据,或使用其他Pandas函数和方法进行数据处理和分析。

6. 使用pd.DataFrame.from_records()函数

可以读取Excel文件中的记录,并将其转换为Pandas数据框。

data = pd.ExcelFile('data.xlsx').parse('Sheet1').to_records()
df = pd.DataFrame.from_records(data)
  • 'data.xlsx'是Excel文件的路径。
  • sheet_name='Sheet1'表示要读取的工作表名为’Sheet1’。

读取完Excel文件后,将其转换为Pandas数据框,并将结果赋值给变量df

可以使用df.head()函数查看前几行数据,或使用其他Pandas函数和方法进行数据处理和分析。

以上是官方推荐的6种读取Excel文件的方法。根据具体的需求和Excel文件的格式,选择适合的方法来读取数据。

Pandas提供了读取Excel文件的方法,可以使用read_excel()函数来实现。以下是读取Excel文件的方法:

首先,需要确保已经安装了Pandas库。可以使用以下命令进行安装:

pip install pandas

接下来,导入Pandas库:

import pandas as pd

使用read_excel()函数来读取Excel文件。该函数的基本语法如下:

df = pd.read_excel('文件路径', sheet_name='工作表名', header=行号)
  • '文件路径':Excel文件的路径,可以是相对路径或绝对路径。
  • '工作表名':要读取的工作表的名称。如果未指定,默认读取第一个工作表。
  • header:指定要用作列名的行号。通常,第一行是列名,所以使用0作为行号。如果Excel文件没有行号作为列名,则可以设置为None。

以下是一个完整的示例:

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1', header=0)

# 打印数据框前几行
print(df.head())

以上代码将会读取名为"data.xlsx"的Excel文件中的"Sheet1"工作表,并将数据存储在名为"df"的数据框中。然后,通过head()函数打印数据框的前几行。

通过上述方法,您可以轻松地使用Pandas读取Excel文件并进行数据分析和处理。

以上就是Pandas读取Excel的六种方法的详细内容,更多关于Pandas读取Excel的资料请关注脚本之家其它相关文章!

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