手把手教你用Python读取Excel

时间：2022-08-31 08:32:11

手把手教你用Python读取Excel

 01 语法

pandas.read_excel接口的语法如下：

  1. pd.read_excel(io, sheet_name=0, header=0, 
  2.               names=None, index_col=None, 
  3.               usecols=None, squeeze=False, 
  4.               dtype=None, engine=None, 
  5.               converters=None, true_values=None, 
  6.               false_values=None, skiprows=None, 
  7.               nrows=None, na_values=None, 
  8.               keep_default_na=True, verbose=False, 
  9.               parse_dates=False, date_parser=None, 
  10.               thousands=None, comment=None, skipfooter=0, 
  11.               convert_float=True, mangle_dupe_cols=True, **kwds) 

02 文件内容

io为第一个参数，没有默认值，也不能为空，根据Python的语法，第一个参数传参时可以不写。可以传入本地文件名或者远程文件的URL：

  1. # 字符串、字节、Excel文件、xlrd.Book实例、路径对象或者类似文件的对象 
  2. # 本地相对路径 
  3. pd.read_excel('data/data.xlsx') # 注意目录层级 
  4. pd.read_excel('data.xls') # 如果文件与代码文件在同一目录下 
  5. # 本地绝对路径 
  6. pd.read_excel('/user/gairuo/data/data.xlsx') 
  7. # 使用URL 
  8. pd.read_excel('https://www.gairuo.com/file/data/dataset/team.xlsx') 

与read_csv一样，需要注意，Mac和Windows中的路径写法不一样。

03 表格

sheet_name可以指定Excel文件读取哪个sheet，如果不指定，默认读取第一个。

  1. # 字符串、整型、列表、None，默认为0 
  2. pd.read_excel('tmp.xlsx', sheet_name=1) # 第二个sheet 
  3. pd.read_excel('tmp.xlsx', sheet_name='总结表') # 按sheet的名字 
  4.  
  5. # 读取第一个、第二个、名为Sheet5的sheet，返回一个df组成的字典 
  6. dfs = pd.read_excel('tmp.xlsx', sheet_name=[0, 1, "Sheet5"]) 
  7. dfs = pd.read_excel('tmp.xlsx', sheet_name=None) # 所有sheet 
  8. dfs['Sheet5'] # 读取时按sheet名 

04 表头

数据的表头参数为header，如不指定，默认为第一行。

  1. # 整型、整型组成的列表，默认为 0 
  2. pd.read_excel('tmp.xlsx', header=None)  # 不设表头 
  3. pd.read_excel('tmp.xlsx', header=2)  # 第三行为表头 
  4. pd.read_excel('tmp.xlsx', header=[0, 1])  # 两层表头，多层索引 

05 列名

用names指定列名，也就是表头的名称，如不指定，默认为表头的名称。

  1. # 序列，默认为None 
  2. pd.read_excel('tmp.xlsx', names=['姓名', '年龄', '成绩']) 
  3. pd.read_excel('tmp.xlsx', names=c_list) # 传入列表变量 
  4. # 没有表头，需要设置为None 
  5. pd.read_excel('tmp.xlsx', header=None, names=None) 

06 其他

其他参数与pandas.read_csv的同名参数功能一致，如果想使用仅pandas.read_csv有的参数，可以考虑将数据保存为CSV文件，因为CSV文件相对通用、读取数据快且处理方法比较丰富。

用Python读取CSV文件的操作详解可戳：史上最全!用Pandas读取CSV，看这篇就够了。

07 小结

本文介绍了pandas.read_excel相对于pandas.read_csv专有的参数功能。由于Excel文件在日常工作中较为常用，所以需要熟练掌握Excel的数据读取功能。另外对于一些量比较小的Excel数据文件，在做数据临时处理时，可以复制并使用pd.read_clipboard()来读取，非常方便。

原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI5OTk5OTM2Mw==&mid=2247535273&idx=2&sn=9b0ff5c1e9cff3d188f5f3798118bf33&chksm=ec8c0345dbfb8a53b4602280b12d3ca0e06de45272344686db4521179560ed36cdb56455a2c3&mpshare=1&

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