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手把手教你用Python讀取Excel

開發 后端
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。

[[416264]]

 01 語法

pandas.read_excel接口的語法如下: 

  1. pd.read_excel(io, sheet_name=0, header=0, 
  2.               names=None, index_col=None, 
  3.               usecols=None, squeeze=False
  4.               dtype=None, engine=None, 
  5.               converters=None, true_values=None, 
  6.               false_values=None, skiprows=None, 
  7.               nrows=None, na_values=None, 
  8.               keep_default_na=True, verbose=False
  9.               parse_dates=False, date_parser=None, 
  10.               thousands=None, comment=None, skipfooter=0, 
  11.               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: 

  1. # 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 
  2. # 本地相對路徑 
  3. pd.read_excel('data/data.xlsx') # 注意目錄層級 
  4. pd.read_excel('data.xls') # 如果文件與代碼文件在同一目錄下 
  5. # 本地絕對路徑 
  6. pd.read_excel('/user/gairuo/data/data.xlsx'
  7. # 使用URL 
  8. 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。 

  1. # 字符串、整型、列表、None,默認為0 
  2. pd.read_excel('tmp.xlsx', sheet_name=1) # 第二個sheet 
  3. pd.read_excel('tmp.xlsx', sheet_name='總結表') # 按sheet的名字 
  4.  
  5. # 讀取第一個、第二個、名為Sheet5的sheet,返回一個df組成的字典 
  6. dfs = pd.read_excel('tmp.xlsx', sheet_name=[0, 1, "Sheet5"]) 
  7. dfs = pd.read_excel('tmp.xlsx', sheet_name=None) # 所有sheet 
  8. 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。 

  1. # 整型、整型組成的列表,默認為 0 
  2. pd.read_excel('tmp.xlsx', header=None)  # 不設表頭 
  3. pd.read_excel('tmp.xlsx', header=2)  # 第三行為表頭 
  4. 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。 

  1. # 序列,默認為None 
  2. pd.read_excel('tmp.xlsx', names=['姓名''年齡''成績']) 
  3. pd.read_excel('tmp.xlsx', names=c_list) # 傳入列表變量 
  4. # 沒有表頭,需要設置為None 
  5. 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。

 

責任編輯:華軒 來源: 大數據DT
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