详解pandas读取excel文件

一、pandas读取excel文件的函数

pandas是Python中常用的数据分析库之一，其中的read_excel()函数可以读取Excel文件，具体使用方式如下：

import pandas as pd
data = pd.read_excel('file_path.xlsx')

其中，我们需要将Excel文件的路径作为参数传入read_excel()函数，函数会将Excel文件读取为DataFrame格式，存储在data中。

二、pandas读取excel文件的视频

除了上述的代码，我们可以通过视频了解pandas读取excel文件的更多细节

pandas读取excel文件视频链接

三、pandas读取excel文件参数

read_excel()函数有许多参数可以用来控制读取Excel文件的方式

sheet_name: 表示要读取的工作表名称或工作表索引，默认为0，表示第一个工作表
header: 表示要将哪一行作为DataFrame的列名，默认为0，表示第一行
usecols: 表示要读取哪些列，默认为所有列
index_col: 表示要将哪一列作为DataFrame的行索引，默认为None，表示不使用任何一列作为行索引
dtype: 表示每一列应该被解析成哪种数据类型

# 指定要读取的工作表名称为‘Sheet1’，将第一行作为列名，读取第1、2列，将第一列作为行索引，将第二列解析为字符串类型
data = pd.read_excel('file_path.xlsx', sheet_name='Sheet1', header=0, usecols=[0,1], index_col=0, dtype={'Column2': str})

四、pandas读取excel文件运用的函数是

pandas读取Excel文件的主要函数是read_excel()函数，但是在读取Excel文件的同时，我们经常需要做一些数据清洗和数据预处理。

在使用pandas时，常用的DataFrame函数包括：

head(): 显示DataFrame前几行
tail(): 显示DataFrame后几行
info(): 显示DataFrame的信息，包括列名、数据类型、每一列的非空值数量等
isnull(): 返回DataFrame中的缺失值情况，返回结果为布尔型True/False
dropna(): 将DataFrame中的缺失值删除
fillna(): 将DataFrame中的缺失值填充为指定值
groupby(): 对DataFrame进行分组操作，返回一个分组后的对象
merge(): 将两个DataFrame按照相同的列或者索引进行合并
apply(): 对DataFrame中的每一行或每一列应用函数进行计算
to_csv(): 将DataFrame存储为CSV文件
to_excel(): 将DataFrame存储为Excel文件

五、pandas读取excel文件报错

pandas读取Excel文件时，常常会遇到各种错误，其中最常见的错误是“No Such File”和“Unsupported Format”错误。

“No Such File”错误是由于指定的Excel文件路径错误或文件不存在导致的。

“Unsupported Format”错误是由于pandas只支持读取.xls和.xlsx格式的文件导致的。如果Excel文件不是这两种格式，则需要使用相关的库进行处理。

六、pandas读取excel文件显示no such

如前所述，出现“No Such File”错误是因为指定的Excel文件路径错误或文件不存在导致的。

为了解决这个问题，我们需要检查Excel文件路径是否正确，以及Excel文件是否存在。如果Excel文件不存在，则需要确认文件是否被移动或删除，或者文件名是否正确。

七、pandas读取excel文件使用什么代码

import pandas as pd
data = pd.read_excel('file_path.xlsx')

上述代码将Excel文件读取为DataFrame格式，存储在data中。

八、python读取excel文件

除了pandas之外，Python中还有其他一些库可以用来读取Excel文件，包括xlrd、openpyxl等。

使用xlrd读取Excel文件的代码如下：

import xlrd
workbook = xlrd.open_workbook('file_path.xlsx')
sheet_names = workbook.sheet_names()
sheet = workbook.sheet_by_name(sheet_names[0])
data = []
for i in range(sheet.nrows):
    row_data = sheet.row_values(i)
    data.append(row_data)

使用openpyxl读取Excel文件的代码如下：

import openpyxl
workbook = openpyxl.load_workbook('file_path.xlsx')
sheet_names = workbook.sheetnames
sheet = workbook[sheet_names[0]]
data = []
for row in sheet.iter_rows():
    row_data = []
    for cell in row:
        row_data.append(cell.value)
    data.append(row_data)

九、pandas保存excel文件

pandas也可以将DataFrame存储为Excel文件，使用to_excel()函数即可：

data.to_excel('file_path.xlsx', index=False)

to_excel()函数的参数index表示是否将行索引存储在Excel文件中，默认为True。

十、pandas导出excel

pandas可以将DataFrame导出为多种格式的文件，包括CSV、Excel、SQL等，具体可以使用to_csv()、to_excel()、to_sql()等函数。

使用to_csv()函数将DataFrame导出为CSV文件的代码如下：

data.to_csv('file_path.csv', index=False)

使用to_excel()函数将DataFrame导出为Excel文件的代码如下：

data.to_excel('file_path.xlsx', index=False)

最后，如果需要将DataFrame导出为SQL数据库的表，则需要使用to_sql()函数，并且需要先安装相应的数据库驱动。

原创文章，作者：小蓝，如若转载，请注明出处：https://www.506064.com/n/201332.html