Python 如何使用 Pandas 读取 Excel 文件
引言
Pandas 是一个强大的 Python 库，用于数据操纵和分析。它提供了一组丰富的功能，可用于读取、写入和处理各种数据格式，包括 Excel 文件。本文将详细介绍如何在 Python 中使用 Pandas 读取 Excel 文件，并提供代码示例和最佳实践。
Pandas 的 pd.read_excel() 函数
Pandas 提供了一个名为 pd.read_excel() 的函数，用于读取 Excel 文件。此函数接受多个参数，可用于自定义读取操作。下面是如何使用 pd.read_excel() 读取 Excel 文件的一些基本示例：
“`python
import pandas as pd
data = pd.read_excel(‘example.xlsx’)
data = pd.readexcel(‘example.xlsx’, sheetname=’Sheet1′, header=0, index_col=0)wangli.
sheets = [‘Sheet1’, ‘Sheet2’]
data = pd.readexcel(‘example.xlsx’, sheetname=sheets, header=0, index_col=0)
“`
指定工作表名称和标题
sheet_name 参数可用于指定要读取的工作表名称。对于不包含标题行的 Excel 文件，可以使用 header 参数来指定标题行的位置。index_col 参数可用于将特定列指定为索引。
读取工作表中的特定列
若要仅读取 Excel 文件中的特定列，可以使用 usecols 参数。此参数接受一个列表或范围，指定要读取的列。
“`python
cols = [‘Name’, ‘Age’]
data = pd.read_excel(‘example.xlsx’, usecols=cols)
“`在线字数统计?
转换数据类型SEO?
pd.read_excel() 函数可自动检测和转换数据类型。但是，可以通过 converters 参数自定义转换。此参数接受一个字典，其中键为列名，值为转换函数。
“`python
dateconverter = lambda x: pd.todatetime(x)
data = pd.readexcel(‘example.xlsx’, converters={‘Date’: dateconverter})
“`
最佳实践
在使用 Pandas 的 pd.read_excel() 函数时，建议遵循以下最佳实践：wanglitou,
- 使用绝对路径：使用绝对路径指定 Excel 文件的路径，以避免出现意外错误。
- 指定标题和索引行：明确指定标题行和索引列的编号，以确保正确解释数据。
- 使用
converters：如果数据类型与 Pandas 的默认转换不匹配，请使用converters参数进行自定义转换。 - 逐行读取大文件：对于大型 Excel 文件，可以使用
chunksize参数逐行读取数据，以避免内存错误。 - 处理空值：Pandas 默认将 Excel 中的空单元格作为 NaN 值。确保根据需要处理空值。
问答
-
如何指定要读取的特定工作表？
回答：使用sheet_name参数指定工作表名称。 -
如何读取 Excel 文件中的特定列？
回答：使用usecols参数指定要读取的列的列表或范围。 -
如何在 Pandas 中转换数据类型？
回答：使用converters参数提供一个字典，其中键为列名，值为转换函数。 -
如何高效地读取大型 Excel 文件？
回答：使用chunksize参数逐行读取数据。HTML在线运行, -
如何处理 Excel 文件中的空值？
回答：确保根据需要处理空值，例如将它们替换为 None 或 NaN。
原创文章，作者：施峰晴，如若转载，请注明出处：https://www.wanglitou.cn/article_59283.html
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