对Python2.7pandas中的read_excel详解

简介

在Python2.7中，pandas是一个非常流行的数据分析库，提供了众多方便易用的功能。其中read_excel函数是常用的读取Excel文件的函数，本文将详细讲解该函数的使用方法和注意事项。

函数参数说明

read_excel函数有多个参数，这里主要介绍常用的参数及其含义。

filepath_or_buffer

Excel文件路径或文件对象，必须输入。

sheet_name

读取的工作表名称或编号，默认值为0（第一个工作表）。可以输入一个字母、一个数字或者一个列表。

header

指定数据表的列名行，默认值为0（第一行），如果文件中没有列名，则设为None。

index_col

指定行索引列的列数或列名，默认为None，表示使用默认的0到n-1作为索引列。

usecols

读取指定的列名或列号，可以是一个字符串、一个整数、或者一个有字符串和整数组成的列表。

dtype

指定每一列的数据类型，可以是一个字典，也可以是一个Series对象。

na_values

用于替换NaN值的标记字符。

例子说明

示例一

假设要读取一个名为“data.xlsx”的Excel文件，其中包含5个工作表，第3和第4个工作表为需要处理的数据表，数据表中的第一行为列名行。

import pandas as pd

filepath = 'data.xlsx'

# 读取第3个工作表
df1 = pd.read_excel(filepath, sheet_name=2, header=0)

# 读取第4个工作表的前5列
df2 = pd.read_excel(filepath, sheet_name=3, header=0, usecols='A:E')

print('df1:', df1)
print('df2:', df2)

示例二

假设要读取一个名为“data.xlsx”的Excel文件，其中包含1个工作表，数据表中没有列名行，需要手动指定列名。

import pandas as pd

filepath = 'data.xlsx'

# 手动指定列名
headerList = ['col1', 'col2', 'col3']

# 读取数据表，使用手动指定的列名
df = pd.read_excel(filepath, sheet_name=0, header=None, names=headerList)

print(df)

总结

read_excel函数是Python2.7pandas库中常用的函数，可以方便地读取Excel文件中的数据，并进行数据分析和处理。使用时，需要注意参数的含义和输入格式。在实际应用中，可以根据具体需要，在参数中指定所需列、行、数据类型等。