詳解Pandas讀取Excel數據

隨着大數據時代的到來，數據分析的需求逐漸增加，因此對於Excel數據的處理變得越來越重要。對於Python編程語言而言，Pandas庫提供了很多用於Excel數據讀取的類和函數。這篇文章將從不同方面探討Pandas讀取Excel數據的方法與技巧，幫助讀者更好地處理Excel數據。

一、Pandas讀取Excel數據顯示為空

在讀取Excel數據時，有時會遇到讀取成功但數據為空的情況。這可能是由於Excel文件缺少了一些必要的庫或格式而導致的。解決這個問題的方法是使用openpyxl庫重新保存Excel文件。

import pandas as pd

df = pd.read_excel('data.xlsx')

if df.empty:
  print('數據為空')

# 解決方法
from openpyxl import load_workbook

wb = load_workbook('data.xlsx')
wb.save('new_data.xlsx')
df = pd.read_excel('new_data.xlsx')

# 檢查數據是否為空
if df.empty:
  print('數據仍為空')

首先使用Pandas的read_excel方法讀取Excel數據，然後檢查數據是否為空。如果為空，則使用openpyxl庫重新保存Excel文件，再次讀取數據並檢查是否為空。

二、Pandas讀取Excel數據慢如何解決

當Excel文件比較大時，Pandas讀取Excel數據的速度可能會比較慢。這可能是由於Pandas默認使用的xlrd庫性能較差導致的。為了提高讀取速度，可以使用openpyxl庫代替xlrd庫。

# 使用openpyxl庫代替xlrd庫
pd.read_excel('data.xlsx', engine='openpyxl')

通過傳遞參數engine=’openpyxl’給read_excel方法，可以使用openpyxl庫代替xlrd庫。這種方法可以大幅提高讀取速度。

三、Python讀取Excel數據

除了Pandas，Python還有其他的庫可以讀取Excel數據。例如，使用xlrd和openpyxl庫可以讀取Excel數據，並將其轉換成Python中的字典或二維數組。

# 使用xlrd庫讀取Excel數據並轉換成字典
import xlrd

workbook = xlrd.open_workbook('data.xlsx')
worksheet = workbook.sheet_by_index(0)
data = [dict(zip([worksheet.cell_value(0, col) for col in range(worksheet.ncols)],
         [worksheet.cell_value(row, col) for col in range(worksheet.ncols)]))
        for row in range(1, worksheet.nrows)]

# 使用openpyxl庫讀取Excel數據並轉換成數組
from openpyxl import load_workbook

workbook = load_workbook('data.xlsx')
worksheet = workbook.active
data = [[cell.value for cell in row] for row in worksheet.iter_rows()]

使用xlrd庫可以讀取Excel數據，並將其轉換成Python中的字典。使用openpyxl庫可以讀取Excel數據，並將其轉換成Python中的二維數組。這些庫可以在Pandas不適用的情況下使用。

四、Pandas讀取Excel數據轉換成數組

有時需要將Pandas DataFrame對象轉換成Numpy數組。可以使用Pandas DataFrame對象的values屬性來完成這個任務。

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.read_excel('data.xlsx')
array = df.values

首先使用Pandas的read_excel方法讀取Excel數據。然後使用DataFrame對象的values屬性將其轉換成Numpy數組。這樣就可以使用Numpy的數組處理功能來處理數據。

五、Pandas讀取Excel數據到字典

使用Pandas讀取Excel數據之後，有時會希望將其轉換成Python中的字典。可以使用Pandas DataFrame對象的to_dict方法來完成這個任務。

import pandas as pd

df = pd.read_excel('data.xlsx')
data_dict = df.to_dict(orient='records')

首先使用Pandas的read_excel方法讀取Excel數據。然後使用DataFrame對象的to_dict方法將其轉換成Python中的字典。可以傳遞參數orient=’records’來指定將DataFrame對象轉換成字典列表。

六、SAS讀取Excel數據

除了Python以外，SAS也可以讀取Excel數據。使用SAS的PROC IMPORT語句可以將Excel數據導入SAS中。以下是一個示例代碼：

PROC IMPORT OUT=WORK.data
     DATAFILE="data.xlsx"
     DBMS=XLSX
     REPLACE;
     SHEET="Sheet1";
RUN;

這個代碼會將Excel文件data.xlsx中的數據導入到SAS的WORK庫中，數據存儲在data表格中。

七、Pandas導入Excel數據

除了讀取Excel數據以外，Pandas還可以將Python數據導出到Excel文件中。可以使用Pandas的to_excel方法來完成這個任務。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6]})
df.to_excel('export.xlsx')

首先創建一個Pandas DataFrame對象，然後使用to_excel方法將其導出到Excel文件中。可以將文件路徑作為參數傳遞給to_excel方法。

八、Pandas寫入Excel

除了導出Python數據以外，Pandas還可以在已有的Excel文件中寫入數據。使用Pandas的ExcelWriter類可以在Excel文件中創建新的工作表，並將數據寫入這個工作表中。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6]})
writer = pd.ExcelWriter('data.xlsx')
df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1')
writer.save()

首先創建一個Pandas DataFrame對象，然後創建一個ExcelWriter對象並將文件路徑作為參數傳遞給它。使用DataFrame對象的to_excel方法將數據寫入Excel文件，將Excel工作表的名稱傳遞給參數sheet_name。最後使用ExcelWriter對象的save方法保存文件。

九、Pandas讀取xls工作表

除了讀取.xlsx文件以外，Pandas還可以讀取.xls文件。在讀取.xls文件時，需要安裝pyxlsb庫。

!pip install pyxlsb

import pandas as pd

df = pd.read_excel('data.xls', engine='pyxlsb', sheet_name='Sheet1')

通過傳遞參數engine=’pyxlsb’給read_excel方法，可以使用pyxlsb庫讀取Excel文件。可以將文件路徑作為參數傳遞給read_excel方法，並指定要讀取的工作表的名稱。

結論

本文從多個方面詳細闡述了Pandas讀取Excel數據的方法與技巧。無論是Python的初學者還是數據分析專家，都可以在這篇文章中找到有用的信息來處理Excel數據。讀者可以根據文章中提供的代碼示例和解釋，選擇合適的方法來操作Excel數據。