Pandas 使用pandas在Python中读取Excel文件

在本文中，我们将介绍如何使用pandas在Python中读取Excel文件。pandas是一个广泛使用的Python库，它用于数据分析和数据操作。

读取Excel文件是数据分析的重要一步，让我们开始吧！

阅读更多：Pandas 教程

在Python中安装pandas

在使用pandas之前，请确保已在Python环境中安装了pandas库。您可以在终端窗口中输入以下命令来检查是否安装了pandas：

import pandas as pd

如果没有报错，则已经成功安装了pandas库。如果没有安装，请使用以下命令进行安装：

pip install pandas

使用pandas读取Excel文件

在开始使用pandas读取Excel文件之前，请确保已在本地或网络上拥有Excel文件。以下是使用pandas从Excel文件中读取数据的基本步骤：

步骤1 – 导入pandas和Excel文件

import pandas as pd 

# 使用read_excel方法从Excel文件中读取数据
df = pd.read_excel('example.xlsx') 

# 打印DataFrame对象的前5个记录
print(df.head())

这将从名为example.xlsx的Excel文件中读取数据，并将其存储在pandas的DataFrame中。head()方法用于打印DataFrame对象的前五个记录。

步骤2 – 选择需要读取的工作表

默认情况下，pandas将读取Excel文件中的第一个工作表。如果要选择不同的工作表，则可以使用以下代码：

# 指定要读取的工作表的名称或索引
df = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet2')

其中，’Sheet2’是工作表的名称。也可以使用工作表的索引。

# 按索引读取工作表
df = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name=1) # 这将读取Excel文件中的第2个工作表

步骤3 – 读取特定的列

# 仅读取指定列
df = pd.read_excel('example.xlsx', usecols=['Name', 'Age'])

此代码将只读取Excel文件中的“Name”和“Age”列。

步骤4 – 读取特定的行

# 跳过指定的行
df = pd.read_excel('example.xlsx', skiprows=[0, 1])

此代码将跳过Excel文件中的第1行和第2行。

步骤5 – 根据条件读取数据

# 根据条件读取Excel文件
df = pd.read_excel('example.xlsx', nrows=10,
                   skiprows=[0, 1], usecols='A:C',
                   parse_dates=['Date'], 
                   converters={'Amount':float})

此代码将读取前10行或指定的行数，跳过第1行和第2行，选择A到C列，并将“Amount”列转换为浮点数。还将“Date”列解析为日期时间格式。

总结

在本文中，我们介绍了如何使用pandas在Python中读取Excel文件。通过掌握这些技能，您可以更容易地开始进行数据分析和操作，以对数据做出更好的理解和决策。祝您好运！