Pandas读取Excel时跳过一定范围内的行

在本文中，我们将介绍如何使用Pandas库读取Excel文件时，跳过一定范围内的行，以便只获取需要的数据。

对于一份Excel文件，有时候我们只需要其中的一部分数据，而不是全部导入。在这种情况下，我们可以使用Pandas的read_excel函数，来读取Excel文件，并筛选出我们需要的数据。

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读取Excel文件

首先，我们需要使用read_excel函数来读取Excel文件。以下是读取Excel文件的基本语法：

import pandas as pd

pd.read_excel('filename.xlsx', sheet_name='Sheet1')

此语法中，我们需要指定要读取的Excel文件的文件名以及工作表的名称。这将返回一个Pandas DataFrame，其中包含整个工作表的数据。

跳过行

现在，我们想跳过文件的头几行，不将它们导入Pandas DataFrame中。使用skiprows参数可以完成这一操作。以下是跳过前3行的代码示例：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('filename.xlsx', sheet_name='Sheet1', skiprows=3)

这将跳过前3行，并只将从第4行开始的部分导入Pandas DataFrame中。

跳过指定范围内的行

有时候，我们想要跳过的行不止是文件的头几行，而是连续的一段行，例如从第8行到第15行。在这种情况下，我们需要使用skiprows和nrows参数，来跳过指定范围内的行。以下是代码示例：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('filename.xlsx', sheet_name='Sheet1', skiprows=range(8, 16))

这将跳过第8行到第15行，并只将剩余的部分导入Pandas DataFrame中。

示例

假设我们有以下Excel文件

我们只想读取工作表上方的标题行以及下面的数据行，而不需要读取“总计”行。以下是如何实现的代码：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1', skiprows=range(1, 8))
df = df[:-1] # 删掉最后一行

print(df)

这将输出以下结果：

    产品编号    产品名称  产品价格
0  100001     产品1      100
1  100002     产品2      200
2  100003     产品3      300
3  100004     产品4      400

总结

Pandas具有非常强大和灵活的功能，可以让我们轻松地处理各种数据。通过使用skiprows和nrows参数，我们可以控制Pandas读取Excel文件时跳过哪些行，以便只获取我们需要的数据。希望本文能够帮助您更好地使用Pandas来处理Excel文件。