python基础教程：Python 中pandas.read_excel详细介绍

这篇文章主要介绍了Python 中pandas.read_excel详细介绍的相关资料,需要的朋友可以参考下 Python 中pandas.read_excel详细介绍 #coding:utf-8 import pandas as pd import numpy as np filefullpath = r"/home/geeklee/temp/all_gov_file/pol_gov_mon/downloads/1.xls" #filefullpath = r"/home/geeklee/temp/all_gov_file/pol_gov_mon/downloads/26368f3a-ea0 在Python数据分析领域，`pandas`库是不可或缺的一部分，它提供了强大的数据处理功能。`pandas.read_excel`函数是用于从Excel文件中加载数据到DataFrame对象的一个关键方法。本篇文章将深入探讨`pandas.read_excel`的使用及其参数。 `pandas.read_excel`的基本用法是导入pandas库，然后调用`read_excel`函数，传入Excel文件的路径作为参数。例如： ```python import pandas as pd filefullpath = r"/path/to/your/file.xlsx" df = pd.read_excel(filefullpath) ``` 在这个例子中，`filefullpath`是Excel文件的完整路径，`df`是读取数据后返回的DataFrame。 `pandas.read_excel`支持多种参数来定制数据的读取方式： 1. **io**: 可以是字符串、路径对象、文件对象、`pandas ExcelFile`实例或`xlrd`工作簿。字符串可以是URL，包括http、ftp、s3等。默认情况下，路径是相对于执行Python脚本的位置。 2. **sheetname**: 指定要读取的Excel工作表。可以是单个工作表名称（字符串）、索引（整数）、工作表名称的列表或None。默认值为0，表示第一个工作表。如果为None，将读取所有工作表并返回一个字典，键是工作表名，值是DataFrame。 3. **header**: 指定包含列名的行号。默认值为0，表示第一行。可以是整数、列名列表或None。None表示没有列名，数据将从第一行开始读取。 4. **skiprows**: 一个可选的整数列表，用于跳过指定的行。例如，`skiprows=[0]`将忽略第一行。 5. **skip_footer**: 跳过文件末尾的行数。默认为0，表示不跳过。 6. **index_col**: 指定要作为DataFrame索引的列。可以是列的名称或索引。如果设置为True，将尝试自动检测索引列。 7. **names**: 如果文件没有列名，可以提供一个列名列表。 8. **parse_cols**: 选择要解析的列，可以是列名列表、列索引列表或解析范围的表达式（如"A:B"）。 9. **parse_dates**: 如果为True，尝试将某些列解析为日期。可以是列的索引或名称列表。 10. **date_parser**: 提供自定义的日期解析函数，替代默认的解析器。 11. **na_values**: 指定哪些值被视为缺失值（NaN）。可以是字符串、正则表达式或列表。 12. **thousands**: 分隔符，用于将数字视为带有分隔符的字符串进行解析。 13. **convert_float**: 如果为False，浮点数将转换为整数（如果可能），而不是始终解析为浮点数。默认为True。 14. **has_index_names**: 如果为True，列名后的行被视为索引名称。 15. **converters**: 字典，键是列名，值是转换函数，用于自定义列的数据类型转换。 16. **engine**: 指定读取Excel文件的引擎，默认是auto，会自动选择最佳引擎。也可以设置为'sqlite'、'openpyxl'、'xlrd'或'odf'. 17. **squeeze**: 如果结果仅包含一个DataFrame，且其长度为1，则将其转换为Series。 通过这些参数，你可以根据需求灵活地读取Excel文件中的数据，并对其进行预处理。例如，如果你想跳过第一行，读取所有工作表，可以这样做： ```python df = pd.read_excel(filefullpath, sheetname=None, skiprows=[0]) ``` 理解并熟练运用`pandas.read_excel`函数，可以极大地提高你在数据处理过程中的效率。它不仅适用于简单的数据导入，还能应对复杂的数据结构和格式，是Python数据科学工作中必备的工具之一。