python中如何读取excel文件

引言

Excel 是 Microsoft Office 套件中用于数据管理和分析的强大工具。Python 是用于各种应用程序的高级编程语言，包括数据处理。将 Python 与 Excel 结合使用可以极大地增强数据管理和自动化任务的能力。本指南将介绍在 Python 中读取 Excel 文件的不同方法，并提供代码示例和最佳实践。

使用 Pandas 读取 Excel 文件

Pandas 是一个强大的 Python 数据分析库，它提供了许多用于读取和操作 Excel 文件的方法。以下是使用 Pandas 读取 Excel 文件的步骤：

1. 导入必要的库：


import pandas as pd


2. 使用 read_excel() 函数指定文件路径：


df = pd.read_excel('path/to/excel_file.xlsx')


3. 探索读取的数据：


print(df.head()) # 打印前 5 行数据
print(df.info()) # 显示数据类型和非空值计数


使用 Openpyxl 读取 Excel 文件

Openpyxl 是另一个用于读取和操作 Excel 文件的流行 Python 库。以下是使用 Openpyxl 读取 Excel 文件的步骤：

1. 导入必要的库：


import openpyxl


2. 打开 Excel 文件：


wb = openpyxl.load_workbook('path/to/excel_file.xlsx')


3. 获取活动工作表：


sheet = wb.active


4. 获取单元格值：


cell_value = sheet['A1'].value


选择合适的库

在选择用于读取 Excel 文件的库时，有几个因素需要考虑：

• 性能： Pandas 在读取大型数据集时通常更快。
• 功能： Pandas 提供了更广泛的数据处理和分析功能，而 Openpyxl 侧重于读取和写入 Excel 文件。
• 可维护性： Pandas 的代码通常更简洁易懂。
• 社区支持： Pandas 拥有更活跃的社区和更全面的文档。

最佳实践

在读取 Excel 文件时，请遵循以下最佳实践：

• 使用正确的文件格式： 使用 UTF-8 或 ASCII 编码存储 Excel 文件以避免编码问题。
• 处理缺失值： 指定缺失值处理方法，例如使用 na_values 参数或 fillna() 函数。
• 设置正确的类型： Pandas 可以自动检测数据类型，但显式设置类型可以提高性能。
• 优化内存使用： 使用 chunksize 参数或 read_excel() 函数中的 iterator=True 读入大型数据集，以节省内存。
• 关闭文件： 在处理完 Excel 文件后，使用 close() 方法关闭资源。

常见问答

1. 如何读取特定工作表？
   使用 sheet_name 参数指定工作表名称：df = pd.read_excel('file.xlsx', sheet_name='Sheet1')。

2. 如何跳过特定行或列？
   使用 skiprows 或 skipfooter 参数：df = pd.read_excel('file.xlsx', skiprows=1, skipfooter=2)。

3. 如何从 Excel 文件中提取数据表？
   使用 pd.read_excel() 函数并指定 table 参数，例如：df = pd.read_excel('file.xlsx', table='Table1')。

4. 如何处理公式计算出的值？
   使用 engine='openpyxl' 参数启用 Openpyxl 引擎，它会计算公式：df = pd.read_excel('file.xlsx', engine='openpyxl')。

5. 如何读取受密码保护的 Excel 文件？
   指定密码作为 password 参数：df = pd.read_excel('file.xlsx', password='your_password')。