Python Pandas如何读取Excel表中的Sheet
Python Pandas library是一个强大的数据处理和分析工具,它可以通过read_excel()函数轻松读取Excel文件。该函数允许您以数据框的形式读取整个Excel表或特定的工作表(sheet)。本文将深入探讨如何使用Pandas读取Excel表中的工作表,并提供相关的代码示例和解释。
读取整个Excel表
要读取整个Excel表,只需提供文件名即可。例如,以下代码将读取名为”data.xlsx”的Excel表:
“`python
import pandas as pdwangli!
df = pd.read_excel(‘data.xlsx’)
“`
读取特定的工作表
如果您只想读取Excel表中的特定工作表,可以使用sheet_name参数。该参数接受工作表名称或工作表索引(从0开始)。例如,以下代码将读取名为”Sheet1″的工作表:
“`python
df = pd.readexcel(‘data.xlsx’, sheetname=’Sheet1′)
“`
或者,您可以使用工作表索引。例如,以下代码将读取第二个工作表:
“`python
df = pd.readexcel(‘data.xlsx’, sheetname=1)
“`
读取多个工作表
如果您需要读取Excel表中的多个工作表,可以使用sheet_name参数并将其设置为工作表名称或索引的列表。例如,以下代码将读取”Sheet1″和”Sheet2″工作表:JS转Excel?
“`python
df = pd.readexcel(‘data.xlsx’, sheetname=[‘Sheet1’, ‘Sheet2’])
“`批量打开网址.
读取工作表中的特定数据
如果您只想读取工作表中的特定数据,可以使用各种过滤和索引技术。例如,以下代码将读取”Sheet1″工作表中”Name”列的数据:HTML在线运行,
“`python
df = pd.readexcel(‘data.xlsx’, sheetname=’Sheet1′)[‘Name’]
“`
或者,您可以使用布尔索引筛选数据。例如,以下代码将读取”Sheet1″工作表中”Age”大于18的数据:
“`python
df = pd.readexcel(‘data.xlsx’, sheetname=’Sheet1′)
df = df[df[‘Age’] > 18]
“`
其他选项
read_excel()函数还提供其他有用的选项,例如:
- header:指定工作表中包含标题行的行号(默认值为0)。
- skiprows:跳过工作表中指定的行数(默认值为0)。
- usecols:读取工作表中指定列的范围(默认值为None,表示所有列)。
- converters:提供转换函数来转换特定列中的数据。
- engine:指定用于读取Excel表的引擎(默认值为”xlrd”)。
总结
Python Pandas提供了read_excel()函数,使您可以轻松地读取Excel表中的工作表。该函数灵活且功能强大,允许您读取整个表或特定的工作表,过滤数据,并使用其他选项自定义读取过程。通过了解本文中讨论的技术,您可以高效地从Excel表中提取所需的特定数据。
问答
-
如何读取Excel表中名称为”Sheet1″的工作表?wanglitou,
- 使用sheet_name参数:
pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')
- 使用sheet_name参数:
-
如何仅读取工作表中的”Name”列?
- 使用列索引:
pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')['Name']
- 使用列索引:
-
如何跳过工作表中的前5行?
- 使用skiprows参数:
pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1', skiprows=5)
- 使用skiprows参数:
-
如何使用布尔索引筛选特定数据?王利,
- 使用布尔索引:
df[df['Age'] > 18]
- 使用布尔索引:
-
如何使用自定义函数转换特定列中的数据?
- 使用converters参数:
pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1', converters={'Age': lambda x: x.strip()})
- 使用converters参数:
原创文章,作者:程泽颖,如若转载,请注明出处:https://www.wanglitou.cn/article_128583.html