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：文章源自设计学徒自学网-http://www.sx1c.com/39751.html
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。文章源自设计学徒自学网-http://www.sx1c.com/39751.html
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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。文章源自设计学徒自学网-http://www.sx1c.com/39751.html
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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。文章源自设计学徒自学网-http://www.sx1c.com/39751.html
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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。文章源自设计学徒自学网-http://www.sx1c.com/39751.html
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）。文章源自设计学徒自学网-http://www.sx1c.com/39751.html
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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。文章源自设计学徒自学网-http://www.sx1c.com/39751.html
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。文章源自设计学徒自学网-http://www.sx1c.com/39751.html
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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。文章源自设计学徒自学网-http://www.sx1c.com/39751.html
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。
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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。
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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：
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pip install pandas |
接下来，导入Pandas库：
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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：
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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：
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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
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