Pandas如何操作Excel

更新时间：2025年01月22日 11:00:18 作者：王小工

Pandas提供了便捷的方法来处理Excel文件,主要通过pandas.read_excel()和DataFrame.to_excel()函数,这些函数支持多种参数来定制读取和写入的行为,包括文件路径、工作表名称、数据类型、日期解析等

Pandas操作Excel

Pandas 提供了便捷的方法来处理 Excel 文件，这主要得益于 pandas.read_excel() 和 DataFrame.to_excel() 这两个函数。

语法

pd.read_excel(io, sheet_name=0, header=0,
              names=None, index_col=None,
              usecols=None, squeeze=False,
              dtype=None, engine=None,
              converters=None, true_values=None,
              false_values=None, skiprows=None,
              nrows=None, na_values=None,
              keep_default_na=True, verbose=False,
              parse_dates=False, date_parser=None,
              thousands=None, comment=None, skipfooter=0,
              convert_float=True, mangle_dupe_cols=True, **kwds)

参数

文件 io

读取Excel 文件

# str, bytes, ExcelFile, xlrd.Book, path object, or file-like object
# 本地相对路径：
pd.read_excel('data/data.xlsx') # 注意目录层级
pd.read_excel('data.xls') # 如果文件与代码文件在同目录下
# 本地绝对路径：
pd.read_excel('/user/wfg/data/data.xlsx')
# 使用网址 url
pd.read_excel('https://wfg.com/file/data/dataset/team.xlsx')

表格 sheet_name

可以指定 Excel 文件读取哪个 sheet，默认取第一个。

# str, int, list, or None, default 0
pd.read_excel('tmp.xlsx', sheet_name=1) # 第二个 sheet
pd.read_excel('tmp.xlsx', sheet_name='总结表') # 按 sheet 的名字

# 取第一个、第二个、名为 Sheet1 的，返回一个 df 组成的字典
dfs = pd.read_excel('tmp.xlsx', sheet_name=[0, 1, "Sheet1"])
dfs = pd.read_excel('tmp.xlsx', sheet_name=None) # 所有的 sheet
dfs['Sheet5'] # 读取时按 sheet 名

表头 header

数据的表头，默认为第一行。

pd.read_excel('tmp.xlsx', header=None)  # 不设表头
pd.read_excel('tmp.xlsx', header=2)  # 第三行为表头
pd.read_excel('tmp.xlsx', header=[0, 1])  # 两层表头，多层索引

列名/表头名 names

默认取数据中默认的表头名称，可以重新指定。

# array-like, default None
pd.read_excel('tmp.xlsx', names=['姓名', '年龄', '成绩'])
pd.read_excel('tmp.xlsx', names=c_list) # 传入列表变量
# 没有表头，需要设置为 None
pd.read_excel('tmp.xlsx', header=None, names=None)

索引列 index_col

作为索引的列，默认不设置，使用自然索引（从 0 开始）。

# int, list of int, default None
pd.read_excel('tmp.xlsx', index_col=0) # 指定第一列
pd.read_excel('tmp.xlsx', index_col=[0,1]) # 前两列，多层索引

使用列 usecols

指定使用的列，其余的不读取，默认是全部使用。

# int, str, list-like, or callable default None
pd.read_excel('tmp.xlsx', usecols='A,B')  # 取 A 和 B 两列
pd.read_excel('tmp.xlsx', usecols='A:H')  # 取 A 到 H 列
pd.read_excel('tmp.xlsx', usecols='A,C,E:H')  # 取 A和C列，再加E到H列
pd.read_excel('tmp.xlsx', usecols=[0,1])  # 取前两列
pd.read_excel('tmp.xlsx', usecols=['姓名','性别'])  # 取指定列名的列
# 表头包含 Q 的
pd.read_excel('team.xlsx', usecols=lambda x: 'Q' in x)

返回序列 squeezebool

如果只要一列，则返回一个 Series，默认还是 DataFrame。

# default False
pd.read_excel('tmp.xlsx', usecols='A', squeezebool=True)

数据类型 dtype

数据类型，如果不传则自动推断。如果被 converters 处理则不生效。

# Type name or dict of column -> type, default None
pd.read_excel(data, dtype=np.float64) # 所有数据均为此数据类型
pd.read_excel(data, dtype={'c1':np.float64, 'c2': str}) # 指定字段的类型
pd.read_excel(data, dtype=[datetime, datetime, str, float]) # 依次指定

处理引擎 engine

可接受的参数值是 “xlrd”, “openpyxl” 或者 “odf”，如果文件不是缓冲或路径，就需要指定，用于处理 excel 使用的引擎，三方库。

# str, default None
pd.read_excel('tmp.xlsx', engine='xlrd')

在实践中，默认的 xlrd 引擎不会读取内容为星号*、百分号 % 等特殊字符的行，可以更换为 openpyxl 解决。

列数据处理 converters

对列的数据进行转换，列名与函数组成的字典。key 可以是列名或者列的序号。

# dict, default None
def foo(p):
   return p + 's'

# x 应用函数, y 使用 lambda
pd.read_excel('tmp.xlsx', converters={'x': foo,
                                    'y': lambda x: x * 3})
# 使用列索引
pd.read_excel('tmp.xlsx',
            converters={0: foo, 1: lambda x: x * 3})

真假值指定 true_values false_values

将指定的文本转换为 True 或者 False, 可以用列表指定多个值。

# list, default None
pd.read_excel('tmp.xlsx',
            true_values=['Yes'], false_values=['No'])

跳过指定行 skiprows

# list-like, int or callable, optional
# 跳过前三行
pd.read_excel(data, skiprows=2)
# 跳过前三行
pd.read_excel(data, skiprows=range(2))
# 跳过指定行
pd.read_excel(data, skiprows=[24,234,141])
# 跳过指定行
pd.read_excel(data, skiprows=np.array([2, 6, 11]))
# 隔行跳过
pd.read_excel(data, skiprows=lambda x: x % 2 != 0)
# 跳过最后几行用 skipfooter=2

读取行数 nrows

需要读取的行数，从文件开头算起，经常用于较大的数据，先取部分进行代码编写。

# int, default None
pd.read_excel(data, nrows=1000)

空值替换 na_values

一组用于替换 NA/NaN 的值。如果传参，需要制定特定列的空值。

# scalar, str, list-like, or dict, default None
# 5 和 5.0 会被认为 NaN
pd.read_excel(data, na_values=[5])
# ? 会被认为 NaN
pd.read_excel(data, na_values='?')
# 空值为 NaN
pd.read_excel(data, keep_default_na=False, na_values=[""])
# 字符 NA 字符 0 会被认为 NaN
pd.read_excel(data, keep_default_na=False, na_values=["NA", "0"])
# Nope 会被认为 NaN
pd.read_excel(data, na_values=["Nope"])
# a、b、c 均会被认为 NaN 等于 na_values=['a','b','c']
pd.read_excel(data, na_values='abc')
# 指定列的指定值会被认为 NaN

pd.read_excel(data, na_values={'c':3, 1:[2,5]})

保留默认空值 keep_default_na

分析数据时是否包含默认的NaN值，是否自动识别。如果指定 na_values 参数，并且 keep_default_na=False，那么默认的NaN将被覆盖，否则添加。

和 na_values 的关系是：

keep_default_na	na_values	逻辑
True	指定	na_values 的配置附加处理
True	未指定	自动识别
False	指定	使用 na_values 的配置
False	未指定	不做处理

注：如果 na_filter 为 False （默认是 True）, 那么 keep_default_na 和 na_values parameters 均无效。

# boolean, default True
# 不自动识别空值
pd.read_excel(data, keep_default_na=False)

丢失值检查 na_filter

是否检查丢失值（空字符串或者是空值）。对于大文件来说数据集中没有空值，设定na_filter=False 可以提升读取速度。

# boolean, default True
pd.read_excel(data, na_filter=False) # 不检查

解析信息 verbose

是否打印各种解析器的输出信息，例如：“非数值列中缺失值的数量”等。

# boolean, default False
# 可以看到解析信息
pd.read_excel(data, verbose=True)
# Tokenization took: 0.02 ms
# Type conversion took: 0.36 ms
# Parser memory cleanup took: 0.01 ms

日期时间解析 parse_dates

本参数对时间日期进行解析。

# boolean or list of ints or names or list of lists or dict, default False.
pd.read_excel(data, parse_dates=True) # 自动解析日期时间格式
pd.read_excel(data, parse_dates=['年份']) # 指定日期时间字段进行解析

# 将 1、4 列合并解析成名为 时间的 时间类型列
pd.read_excel(data, parse_dates={'时间':[1,4]})

日期时间解析器 date_parser

用于解析日期的函数，默认使用dateutil.parser.parser来做转换。Pandas 尝试使用三种不同的方式解析，如果遇到问题则使用下一种方式。

使用一个或者多个arrays（由parse_dates指定）作为参数；
连接指定多列字符串作为一个列作为参数；
每行调用一次date_parser函数来解析一个或者多个字符串（由parse_dates指定）作为参数。

# function, default None
# 指定时间解析库，默认是 dateutil.parser.parser
date_parser=pd.io.date_converters.parse_date_time
date_parser=lambda x: pd.to_datetime(x, utc=True, format='%d%b%Y')
date_parser = lambda d: pd.datetime.strptime(d, '%d%b%Y')
# 使用
pd.read_excel(data, parse_dates=['年份'], date_parser=date_parser)

千分位分割符 thousands

千位分隔符。

# str, default None
pd.read_excel(data, thousands=',') # 逗号分隔

注释标识 comment

指示不应分析行的部分。如果在一行的开头找到该行，则将完全忽略该行。此参数必须是单个字符。像空行一样（只要skip_blank_lines = True），参数视为header会忽略完全注释的行，而skiprows 行会忽略。例如，如果comment =‘＃’，则解析header= 0的’#empty \ na，b，c \ n1,2,3’会将’a，b，c’视为header。

# str, default None
s = '# notes\na,b,c\n# more notes\n1,2,3' # 仅为示例
pd.read_excel(data, sep=',', comment='#', skiprows=1)

尾部跳过 skipfooter

从文件尾部开始忽略。 (c引擎不支持)

# int, default 0
pd.read_excel(filename, skipfooter=1) # 最后一行不加载

转为浮点 convert_float

读取 Excel 默认把数字转为浮点，设为 False 将保留整型。

# bool, default True
pd.read_excel('tmp.xlsx', convert_float=False)

mangle_dupe_cols
处理重复列名 mangle_dupe_cols

当列名有重复时，解析列名将变为 ‘X’, ‘X.1’…’X.N’而不是 ‘X’…’X’。

如果该参数为 False ，那么当列名中有重复时，前列将会被后列覆盖。

# bool, default True
data = 'a,b,a\n0,1,2\n3,4,5' # 仅为示例
pd.read_excel(data, mangle_dupe_cols=True)
# 表头为 a b a.1
# False 会报 ValueError 错误

存储选项 storage_options

**其他参数 kwds

TextFileReader 处理的其他参数。

返回：一般情况下，会将读取到的数据返回一个 DataFrame，当然按照参数的要求会返回指定的类型。

示例：Pandas 提供了便捷的方法来处理 Excel 文件，这主要得益于 pandas.read_excel() 和 DataFrame.to_excel() 这两个函数。以下是使用 Pandas 操作 Excel 文件的一些关键步骤和示例：

读取 Excel 文件

要读取 Excel 文件中的数据，你可以使用 pandas.read_excel() 函数。这个函数能够读取指定工作表中的数据，并将其转换为一个 Pandas DataFrame 对象。

import pandas as pd
 
# 读取 Excel 文件中的特定工作表
df = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet1')
 
# 如果需要读取所有工作表，可以将 sheet_name 设置为 None，这将返回一个包含所有工作表数据的字典
sheets = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name=None)

处理读取的数据

一旦数据被读取到 DataFrame 中，你就可以使用 Pandas 提供的各种函数和方法来处理这些数据了。例如，你可以对数据进行筛选、排序、分组、聚合等操作。

# 假设我们有一个名为 'df' 的 DataFrame
# 筛选出某列值满足特定条件的行
filtered_df = df[df['column_name'] > some_value]
 
# 对数据进行排序
sorted_df = df.sort_values(by='column_name')

将数据写回 Excel 文件

处理完数据后，你可能希望将结果保存回 Excel 文件中。这时，你可以使用 DataFrame.to_excel() 方法。

# 将 DataFrame 写入新的 Excel 文件
df.to_excel('output.xlsx', sheet_name='Sheet1', index=False)
 
# 如果你想将多个 DataFrame 写入同一个 Excel 文件的不同工作表，可以使用 ExcelWriter
with pd.ExcelWriter('multiple_sheets.xlsx') as writer:
    df1.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False)
    df2.to_excel(writer, sheet_name='Sheet2', index=False)

注意事项：

文件路径：确保你提供的文件路径是正确的，并且程序有足够的权限去读取和写入文件。
工作表名称：在读取或写入工作表时，确保指定的工作表名称是存在的，或者你已经正确地处理了工作表不存在的情况。
数据类型：在读取和写入数据时，注意数据类型的兼容性。例如，如果 Excel 文件中的日期是以文本格式存储的，你可能需要在读取后进行类型转换。
性能：对于大型数据集，读取和写入 Excel 文件可能会比较慢，并且可能会受到内存限制。在这种情况下，你可以考虑将数据分批处理或使用更适合大数据集的格式（如 CSV）。
依赖项：Pandas 使用 openpyxl 或 xlrd 库来读取和写入 Excel 文件（xlrd 从版本 2.0.0 开始不再支持 .xlsx 格式，因此推荐使用 openpyxl）。确保你已经安装了这些库。

总结

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。

您可能感兴趣的文章:

Pandas
Excel

python中使用asyncio实现异步IO实例分析
在本篇文章里小编给大家整理的是一篇关于python中使用asyncio实现异步IO实例分析内容，有兴趣的朋友们可以学习下。
2021-02-02
Python函数和文件操作详情
这篇文章主要介绍了Python函数和文件操作详情，函数在编程中是一个很重要的角色，我们可以将若干个语句组合形成一个函数，它可以接受传入参数，并在内部进行相关计算后产生输出，下文详细内容需要的小伙伴可以参考一下
2022-05-05
Python中2种常用数据可视化库Bokeh和Altair使用示例详解
本文对Python中两个常用的数据可视化库 Bokeh 和 Altair 进行了比较和探讨,通过对它们的特点、优缺点以及使用示例的详细分析,读者可以更好地了解这两个库的功能和适用场景,从而更好地选择合适的库来进行数据可视化工作,感兴趣的朋友跟随小编一起看看吧
2024-04-04
Python中SQLAlchemy库的使用方法分析
SQLAlchemy 是Python SQL工具包和对象关系映射器(ORM),允许Python开发者在应用程序中使用SQL来交互,而无需处理数据库的具体细节,本文给大家详细分析了Python中SQLAlchemy库的使用方法,需要的朋友可以参考下
2024-08-08
Python通过模块化开发优化代码的技巧分享
模块化开发就是把代码拆成一个个“零件”,该封装封装,该拆分拆分,下面小编就来和大家简单聊聊python如何用模块化开发进行代码优化吧
2025-04-04
用Python实现一个简单的多线程TCP服务器的教程
这篇文章主要介绍了用Python实现一个简单的多线程TCP服务器的教程,示例的运行环境为Windows操作系统,需要的朋友可以参考下
2015-05-05
使用python判断jpeg图片的完整性实例
今天小编就为大家分享一篇使用python判断jpeg图片的完整性实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
2019-06-06
python 多线程共享全局变量的优劣
这篇文章主要介绍了python 多线程共享全局变量的优劣，帮助大家更好的理解和学习python多线程，感兴趣的朋友可以了解下
2020-09-09
python图片和二进制转换的三种实现方式
本文介绍了将PIL格式、数组和图片转换为二进制的不同方法,包括使用PIL库、OpenCV和直接读取二进制,此外,还提到了数据传输中base64格式的应用,这些信息对需要进行图片数据处理和转换的开发者非常有用
2024-09-09
python 实现rolling和apply函数的向下取值操作
这篇文章主要介绍了python 实现rolling和apply函数的向下取值操作，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
2020-06-06

Pandas如何操作Excel

目录

Pandas操作Excel

语法

参数

总结

相关文章

最新评论

大家感兴趣的内容

最近更新的内容

常用在线小工具