手把手教你用Python读取Excel
導讀:pandas.read_excel接口用于讀取Excel格式的數據文件,由于它使用非常頻繁、功能強大、參數眾多,因此本文專門做詳細介紹。
作者:李慶輝
來源:大數據DT(ID:hzdashuju)
01 語法
pandas.read_excel接口的語法如下:
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)02 文件內容
io為第一個參數,沒有默認值,也不能為空,根據Python的語法,第一個參數傳參時可以不寫。可以傳入本地文件名或者遠程文件的URL:
#?字符串、字節、Excel文件、xlrd.Book實例、路徑對象或者類似文件的對象 #?本地相對路徑 pd.read_excel('data/data.xlsx')?#?注意目錄層級 pd.read_excel('data.xls')?#?如果文件與代碼文件在同一目錄下 #?本地絕對路徑 pd.read_excel('/user/gairuo/data/data.xlsx') #?使用URL pd.read_excel('https://www.gairuo.com/file/data/dataset/team.xlsx')與read_csv一樣,需要注意,Mac和Windows中的路徑寫法不一樣。
03 表格
sheet_name可以指定Excel文件讀取哪個sheet,如果不指定,默認讀取第一個。
#?字符串、整型、列表、None,默認為0 pd.read_excel('tmp.xlsx',?sheet_name=1)?#?第二個sheet pd.read_excel('tmp.xlsx',?sheet_name='總結表')?#?按sheet的名字#?讀取第一個、第二個、名為Sheet5的sheet,返回一個df組成的字典 dfs?=?pd.read_excel('tmp.xlsx',?sheet_name=[0,?1,?"Sheet5"]) dfs?=?pd.read_excel('tmp.xlsx',?sheet_name=None)?#?所有sheet dfs['Sheet5']?#?讀取時按sheet名04 表頭
數據的表頭參數為header,如不指定,默認為第一行。
#?整型、整型組成的列表,默認為?0 pd.read_excel('tmp.xlsx',?header=None)??#?不設表頭 pd.read_excel('tmp.xlsx',?header=2)??#?第三行為表頭 pd.read_excel('tmp.xlsx',?header=[0,?1])??#?兩層表頭,多層索引05 列名
用names指定列名,也就是表頭的名稱,如不指定,默認為表頭的名稱。
#?序列,默認為None pd.read_excel('tmp.xlsx',?names=['姓名',?'年齡',?'成績']) pd.read_excel('tmp.xlsx',?names=c_list)?#?傳入列表變量 #?沒有表頭,需要設置為None pd.read_excel('tmp.xlsx',?header=None,?names=None)06 其他
其他參數與pandas.read_csv的同名參數功能一致,如果想使用僅pandas.read_csv有的參數,可以考慮將數據保存為CSV文件,因為CSV文件相對通用、讀取數據快且處理方法比較豐富。
用Python讀取CSV文件的操作詳解可戳:史上最全!用Pandas讀取CSV,看這篇就夠了。
07 小結
本文介紹了pandas.read_excel相對于pandas.read_csv專有的參數功能。由于Excel文件在日常工作中較為常用,所以需要熟練掌握Excel的數據讀取功能。另外對于一些量比較小的Excel數據文件,在做數據臨時處理時,可以復制并使用pd.read_clipboard()來讀取,非常方便。
關于作者:李慶輝,數據產品專家,某電商公司數據產品團隊負責人,擅長通過數據治理、數據分析、數據化運營提升公司的數據應用水平。精通Python數據科學及Python Web開發,曾獨立開發公司的自動化數據分析平臺,參與教育部“1+X”數據分析(Python)職業技能等級標準評審。中國人工智能學會會員,企業數字化、數據產品和數據分析講師,在個人網站“蓋若”上編寫的技術和產品教程廣受歡迎。
本書摘編自《深入淺出Pandas:利用Python進行數據處理與分析》,機械工業出版社華章公司2021年出版。轉載請與我們取得授權。
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