Python 中pandas.read_excel详细介绍

以下是“Python中pandas.read_excel详细介绍”的完整实例教程。

一、read_excel函数简介

首先，需要明确的是，pandas库是Python数据分析的中心库之一，提供了许多用于数据处理的函数，包括read_excel函数，它允许用户读取Excel文件并将其转换为DataFrame对象。read_excel()是pandas的一个函数，它位于pandas/io/excel.py中。

read_excel函数的定义如下：

pandas.read_excel(io, sheet_name=0, header=0, names=None, index_col=None, usecols=None, squeeze=False, dtype=None, engine=None, converters=None, true_values=None, false_values=None, skiprows=None, nrows=None, na_values=None, keep_default_na=True, verbose=False, parse_dates=False, date_parser=None, thousands=None, comment=None, skipfooter=0, convert_float=True, mangle_dupe_cols=True, **kwds)

从这个定义中，我们可以看到read_excel()函数的许多参数，这些参数将在下面的示例中详细介绍。

二、示例1：读取Excel文件

现在，我们可以开始第一个示例了。首先，让我们导入pandas库并设置一个文件路径：

import pandas as pd

filepath = 'example.xlsx'

在这个文件路径中，我们打算读取名为“Sheet1”的工作表，该工作表中包含以下数据：

Name	Age	Gender
Alice	25	F
Bob	30	M
Charlie	35	M
Dave	40	M

有了这个文件路径和数据，我们可以使用read_excel()函数来读取excel文件：

df = pd.read_excel(filepath)

print(df)

输出：

      Name  Age Gender
0    Alice   25      F
1      Bob   30      M
2  Charlie   35      M
3     Dave   40      M

在这个示例中，我们没有使用任何额外的参数。因此，read_excel()函数默认读取名为“Sheet1”的工作表，并简单地将数据转换为一个DataFrame对象。

三、示例2：读取指定工作表、列并跳过行

这个示例将演示如何使用read_excel()函数中的参数来读取Excel文件的特定工作表，跳过行，并选择要读取的列。让我们继续使用上一个示例的Excel文件，并尝试从第二行开始读取数据，并跳过名称列：

df = pd.read_excel(filepath, sheet_name='Sheet1', header=1, usecols=[1, 2])

print(df)

输出：

   Age Gender
0   25      F
1   30      M
2   35      M
3   40      M

在这个示例中，我们使用了下列参数：

• sheet_name：指定要读取的工作表名称。
• header：指定数据的标题行。
• usecols：指定要读取的列的索引，索引从0开始。在本例中，我们选择了第1列和第2列（Age和Gender）。

通过使用这些参数，我们可以快速而轻松地读取Excel文件的特定部分。

以上是“Python中pandas.read_excel详细介绍”的完整实例教程，希望对你有帮助。