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  • pandas 读取excel文件

    千次阅读 多人点赞 2021-02-23 17:12:40
    pandas 读取excel文件一 read_excel() 的基本用法二 read_excel() 的常用的参数:三 示例1. IO:路径2. sheet_name:指定工作表名3. header :指定标题行4. names: 指定列名5. index_col: 指定列索引6. skiprows:跳...

    pandas 读取excel文件使用的是 read_excel方法。本文将详细解析read_excel方法的常用参数,以及实际的使用示例

    一 read_excel() 的基本用法

    import pandas as pd
    
    file_name = 'xxx.xlsx'
    pd.read_excel(file_name)
    

    二 read_excel() 的常用的参数:

    1. io: excel路径 可以是文件路径, 类文件对象, 文件路径对象等。

    2. sheet_name=0: 访问指定excel某张工作表。sheet_name可以是str, int, list 或 None类型, 默认值是0。

      • str类型 是直接指定工作表的名称

      • int类型 是指定从0开始的工作表的索引, 所以sheelt_name默认值是0,即第一个工作表。

      • list类型 是多个索引或工作表名构成的list,指定多个工作表。

      • None类型, 访问所有的工作表

      • sheet_name=0: 得到的是第1个sheet的DataFrame类型的数据

      • sheet_name=2: 得到的是第3个sheet的DataFrame类型的数据

      • sheet_name=‘Test1’: 得到的是名为’Test1’的sheet的DataFrame类型的数据

      • sheet_name=[0, 3, ‘Test5’]: 得到的是第1个,第4个和名为Test5 的工作表作为DataFrame类型的数据的字典。

    3. header=0:header是标题行,通过指定具体的行索引,将该行作为数据的标题行,也就是整个数据的列名。默认首行数据(0-index)作为标题行,如果传入的是一个整数列表,那这些行将组合成一个多级列索引。没有标题行使用header=None。

    4. name=None: 传入一列类数组类型的数据,用来作为数据的列名。如果文件数据不包含标题行,要显式的指出header=None

    5. skiprows:int类型, 类列表类型或可调函数。 要跳过的行号(0索引)或文件开头要跳过的行数(int)。如果可调用,可调用函数将根据行索引进行计算,如果应该跳过行则返回True,否则返回False。一个有效的可调用参数的例子是lambda x: x in [0, 1, 2]。

    6. skipfooter=0: int类型, 默认0。自下而上,从尾部指定跳过行数的数据。

    7. usecols=None: 指定要使用的列,如果没有默认解析所有的列。

    8. index_col=None: int或元素都是int的列表, 将某列的数据作为DataFrame的行标签,如果传递了一个列表,这些列将被组合成一个多索引,如果使用usecols选择的子集,index_col将基于该子集。

    9. squeeze=False, 布尔值,默认False。 如果解析的数据只有一列,返回一个Series。

    10. dtype=None: 指定某列的数据类型,可以使类型名或一个对应列名与类型的字典,例 {‘A’: np.int64, ‘B’: str}

    11. nrows=None: int类型,默认None。 只解析指定行数的数据。


    三 示例

    如图是演示使用的excel文件,它包含5张工作表。
    在这里插入图片描述

    1. IO:路径

    举一个IO为文件对象的例子, 有些时候file文件路径的包含较复杂的中文字符串时,pandas 可能会解析文件路径失败,可以使用文件对象来解决。

    file = 'xxxx.xlsx'
    f = open(file, 'rb')
    df = pd.read_excel(f, sheet_name='Sheet1')
    
    f.close()  # 没有使用with的话,记得要手动释放。
    
    
    # ------------- with模式 -------------------
    with open(file, 'rb') as f:
        df = pd.read_excel(f, sheet_name='Sheet1')
    

    2. sheet_name:指定工作表名

    sheet_name=‘Sheet’, 指定解析名为"Sheet1"的工作表。返回一个DataFrame类型的数据。

    df = pd.read_excel(file, sheet_name='Sheet1')
    

    在这里插入图片描述

    sheet_name=[0, 1, ‘Sheet1’], 对应的是解析文件的第1, 2张工作表和名为"Sheet1"的工作表。它返回的是一个有序字典。结构为{name:DataFrame}这种类型。

    df_dict = pd.read_excel(file, sheet_name=[0,1,'Sheet1'])
    

    在这里插入图片描述

    sheet_name=None 会解析该文件中所有的工作表,返回一个同上的字典类型的数据。

    df_dict = pd.read_excel(file, sheet_name=None)
    

    在这里插入图片描述

    3. header :指定标题行

    header是用来指定数据的标题行,也就是数据的列名的。本文使用的示例文件具有中英文两行列名,默认header=0是使用第一行数据作为数据的列名。

    df_dict = pd.read_excel(file, sheet_name='Sheet1')
    

    在这里插入图片描述

    header=1, 使用指定使用第二行的英文列名。

    df_dict = pd.read_excel(file, sheet_name='Sheet1', header=1)
    

    在这里插入图片描述

    需要注意的是,如果不行指定任何行作为列名,或数据源是无标题行的数据,可以显示的指定header=None来表明不使用列名。

    df_dict = pd.read_excel(file, sheet_name='Sheet1', header=None)
    

    4. names: 指定列名

    指定数据的列名,如果数据已经有列名了,会替换掉原有的列名。

    df = pd.read_excel(file, sheet_name='Sheet1', names=list('123456789ABCDE'))
    

    在这里插入图片描述

    上图是header=0默认第一行中文名是标题行,最后被names给替换了列名,如果只想使用names,而又对源数据不做任何修改,我们可以指定header=None

    df = pd.read_excel(file, sheet_name='Sheet1', names=list('123456789ABCDE'), header=None)
    

    在这里插入图片描述

    5. index_col: 指定列索引

    df = pd.read_excel(file, sheet_name='Sheet1', header=1, index_col=0)
    

    在这里插入图片描述

    6. skiprows:跳过指定行数的数据

    df = pd.read_excel(file, sheet_name='Sheet1', skiprows=0)
    

    在这里插入图片描述

    df = pd.read_excel(file, sheet_name='Sheet1', skiprows=[1,3,5,7,9,])
    

    在这里插入图片描述

    header与skiprows在有些时候效果相同,例skiprows=5和header=5。因为跳过5行后就是以第六行,也就是索引为5的行默认为标题行了。需要注意的是skiprows=5的5是行数,header=5的5是索引为5的行。

    df = pd.read_excel(file, sheet_name='Sheet1', header=5)
    

    在这里插入图片描述

    df = pd.read_excel(file, sheet_name='Sheet1', skiprows=5)
    

    在这里插入图片描述

    7. skipfooter:省略从尾部的行数据

    原始的数据有47行,如下图所示:
    在这里插入图片描述

    从尾部跳过5行:

    df = pd.read_excel(file, sheet_name='Sheet1', skipfooter=5)
    

    在这里插入图片描述

    8.dtype 指定某些列的数据类型

    示例数据中,测试编码数据是文本,而pandas在解析的时候自动转换成了int64类型,这样codes列的首位0就会消失,造成数据错误,如下图所示

    在这里插入图片描述

    指定codes列的数据类型:

    df = pd.read_excel(file, sheet_name='Sheet1', header=1, dtype={'codes': str})
    

    在这里插入图片描述

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  • pandas读取excel文件

    千次阅读 2018-12-13 08:52:50
    首先我们读取以下excel文件: 有六个字段和19973条数据 在pycharm中读取代码如下: import pandas as pd people = read_excel("C:/Users/Administrator/Desktop/People.xlsx")#读取 print(people....

    首先我们读取以下excel文件:

    有六个字段和19973条数据

    在pycharm中读取代码如下:

    import pandas as pd
    
    
    people = read_excel("C:/Users/Administrator/Desktop/People.xlsx")#读取
    print(people.shape)#查看数据维度
    
    print(people.columns)#查看数据字段
    
    print(people.head(5))#查看数据前5行
    print("=============================")
    print(people.tail(5))#查看数据后5行

    结果:

    当文件数据错位时例如:

     则可以:

    import pandas as pd
    
    people = pd.read_excel("C:/Users/Administrator/Desktop/People.xlsx",header=1,index_col="ID")
    
    people.to_excel("C:/Users/Administrator/Desktop/People1.xlsx")
    
    print(people.head(5))

     1.header参数  读取数据的首行位置,如果首行没有字段,则可以为NONE

    2.创建新的excel 头列会有索引,可以用index_col参数给索引值

    结果:

     

     

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  • 主要介绍了解决python pandas读取excel中多个不同sheet表格存在的问题,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
  • Pandas读取excel文件(pandas.read_excel)

    千次阅读 2020-07-15 20:49:23
    Pandas读取excel文件[pandas.read_excel]说明一、pandas.read_excel函数及参数二、io三、sheet_name四、header、index_col五、usecols六、skiprows七、names八、dtype![在这里插入图片描述]...

    说明

    1. 安装有pandas

    一、pandas.read_excel函数及参数

    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)
    支持xls, xlsx, xlsm, xlsb文件

    二、io

    io = str, bytes, ExcelFile, xlrd.Book, path object, or file-like object

    三、sheet_name

    在这里插入图片描述

    四、header、index_col

    1. header
      在这里插入图片描述
    2. index_col
      在这里插入图片描述

    五、usecols

    注:要DataFrame中有字符才可以
    在这里插入图片描述

    六、skiprows

    注:是以excel为基础,跳过之后才处理DataFrame,如:header…=
    在这里插入图片描述

    七、names

    注:names的数量要与DataFrame的columns个数要一致
    在没有names的情况下使用,一般是header=None.
    在这里插入图片描述

    八、dtype

    1. 用法
      在这里插入图片描述
    2. 类型
      在这里插入图片描述
      注:
      1.要把Series转化为指定的类型,方便使用函数
      2.dtype字典键中要在names里
      3.如果names是可变的,在DataFrame里转换类型

      Series_data = Series_data.astype(类型)
      查看DataFrame类型时用DataFrame_data.dtypes
      注:object有两个类型
      1.str类型
      2.是两种以上的混合类型

    九、parse_dates

    在这里插入图片描述

    十、date_parser在这里插入图片描述

    十一、na_values

    NaN的本质是下图
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    十二、converters

    在这里插入图片描述

    十三、true_values、false_values

    在这里插入图片描述
    注:由于Series类型一致,所以要用Series中只有一个是不起作用的。

    在这里插入图片描述
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    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    官方文档

    pandas.read_excel
    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)[source]¶
    Read an Excel file into a pandas DataFrame.

    Supports xls, xlsx, xlsm, xlsb, and odf file extensions read from a local filesystem or URL. Supports an option to read a single sheet or a list of sheets.

    Parameters
    iostr, bytes, ExcelFile, xlrd.Book, path object, or file-like object
    Any valid string path is acceptable. The string could be a URL. Valid URL schemes include http, ftp, s3, and file. For file URLs, a host is expected. A local file could be: file://localhost/path/to/table.xlsx.

    If you want to pass in a path object, pandas accepts any os.PathLike.

    By file-like object, we refer to objects with a read() method, such as a file handler (e.g. via builtin open function) or StringIO.

    sheet_namestr, int, list, or None, default 0
    Strings are used for sheet names. Integers are used in zero-indexed sheet positions. Lists of strings/integers are used to request multiple sheets. Specify None to get all sheets.

    Available cases:

    Defaults to 0: 1st sheet as a DataFrame

    1: 2nd sheet as a DataFrame

    “Sheet1”: Load sheet with name “Sheet1”

    [0, 1, “Sheet5”]: Load first, second and sheet named “Sheet5” as a dict of DataFrame

    None: All sheets.

    headerint, list of int, default 0
    Row (0-indexed) to use for the column labels of the parsed DataFrame. If a list of integers is passed those row positions will be combined into a MultiIndex. Use None if there is no header.

    namesarray-like, default None
    List of column names to use. If file contains no header row, then you should explicitly pass header=None.

    index_colint, list of int, default None
    Column (0-indexed) to use as the row labels of the DataFrame. Pass None if there is no such column. If a list is passed, those columns will be combined into a MultiIndex. If a subset of data is selected with usecols, index_col is based on the subset.

    usecolsint, str, list-like, or callable default None
    If None, then parse all columns.

    If str, then indicates comma separated list of Excel column letters and column ranges (e.g. “A:E” or “A,C,E:F”). Ranges are inclusive of both sides.

    If list of int, then indicates list of column numbers to be parsed.

    If list of string, then indicates list of column names to be parsed.

    New in version 0.24.0.

    If callable, then evaluate each column name against it and parse the column if the callable returns True.

    Returns a subset of the columns according to behavior above.

    New in version 0.24.0.

    squeezebool, default False
    If the parsed data only contains one column then return a Series.

    dtypeType name or dict of column -> type, default None
    Data type for data or columns. E.g. {‘a’: np.float64, ‘b’: np.int32} Use object to preserve data as stored in Excel and not interpret dtype. If converters are specified, they will be applied INSTEAD of dtype conversion.

    enginestr, default None
    If io is not a buffer or path, this must be set to identify io. Acceptable values are None, “xlrd”, “openpyxl” or “odf”.

    convertersdict, default None
    Dict of functions for converting values in certain columns. Keys can either be integers or column labels, values are functions that take one input argument, the Excel cell content, and return the transformed content.

    true_valueslist, default None
    Values to consider as True.

    false_valueslist, default None
    Values to consider as False.

    skiprowslist-like
    Rows to skip at the beginning (0-indexed).

    nrowsint, default None
    Number of rows to parse.

    New in version 0.23.0.

    na_valuesscalar, str, list-like, or dict, default None
    Additional strings to recognize as NA/NaN. If dict passed, specific per-column NA values. By default the following values are interpreted as NaN: ‘’, ‘#N/A’, ‘#N/A N/A’, ‘#NA’, ‘-1.#IND’, ‘-1.#QNAN’, ‘-NaN’, ‘-nan’, ‘1.#IND’, ‘1.#QNAN’, ‘’, ‘N/A’, ‘NA’, ‘NULL’, ‘NaN’, ‘n/a’, ‘nan’, ‘null’.

    keep_default_nabool, default True
    Whether or not to include the default NaN values when parsing the data. Depending on whether na_values is passed in, the behavior is as follows:

    If keep_default_na is True, and na_values are specified, na_values is appended to the default NaN values used for parsing.

    If keep_default_na is True, and na_values are not specified, only the default NaN values are used for parsing.

    If keep_default_na is False, and na_values are specified, only the NaN values specified na_values are used for parsing.

    If keep_default_na is False, and na_values are not specified, no strings will be parsed as NaN.

    Note that if na_filter is passed in as False, the keep_default_na and na_values parameters will be ignored.

    na_filterbool, default True
    Detect missing value markers (empty strings and the value of na_values). In data without any NAs, passing na_filter=False can improve the performance of reading a large file.

    verbosebool, default False
    Indicate number of NA values placed in non-numeric columns.

    parse_datesbool, list-like, or dict, default False
    The behavior is as follows:

    bool. If True -> try parsing the index.

    list of int or names. e.g. If [1, 2, 3] -> try parsing columns 1, 2, 3 each as a separate date column.

    list of lists. e.g. If [[1, 3]] -> combine columns 1 and 3 and parse as a single date column.

    dict, e.g. {‘foo’ : [1, 3]} -> parse columns 1, 3 as date and call result ‘foo’

    If a column or index contains an unparseable date, the entire column or index will be returned unaltered as an object data type. If you don`t want to parse some cells as date just change their type in Excel to “Text”. For non-standard datetime parsing, use pd.to_datetime after pd.read_excel.

    Note: A fast-path exists for iso8601-formatted dates.

    date_parserfunction, optional
    Function to use for converting a sequence of string columns to an array of datetime instances. The default uses dateutil.parser.parser to do the conversion. Pandas will try to call date_parser in three different ways, advancing to the next if an exception occurs: 1) Pass one or more arrays (as defined by parse_dates) as arguments; 2) concatenate (row-wise) the string values from the columns defined by parse_dates into a single array and pass that; and 3) call date_parser once for each row using one or more strings (corresponding to the columns defined by parse_dates) as arguments.

    thousandsstr, default None
    Thousands separator for parsing string columns to numeric. Note that this parameter is only necessary for columns stored as TEXT in Excel, any numeric columns will automatically be parsed, regardless of display format.

    commentstr, default None
    Comments out remainder of line. Pass a character or characters to this argument to indicate comments in the input file. Any data between the comment string and the end of the current line is ignored.

    skipfooterint, default 0
    Rows at the end to skip (0-indexed).

    convert_floatbool, default True
    Convert integral floats to int (i.e., 1.0 –> 1). If False, all numeric data will be read in as floats: Excel stores all numbers as floats internally.

    mangle_dupe_colsbool, default True
    Duplicate columns will be specified as ‘X’, ‘X.1’, …’X.N’, rather than ‘X’…’X’. Passing in False will cause data to be overwritten if there are duplicate names in the columns.

    **kwdsoptional
    Optional keyword arguments can be passed to TextFileReader.

    Returns
    DataFrame or dict of DataFrames
    DataFrame from the passed in Excel file. See notes in sheet_name argument for more information on when a dict of DataFrames is returned.

    展开全文
  • Excel a.xlsx数据格式为: ['K52', 'B36', 'J06', 'J11'](这是第一行第一个单元格) ['Z01', 'K07', 'J11', 'K07'](这是第二行第一个单元格) ['K02', 'J06', 'J40', 'J40', 'J40', 'J40', 'J40', 'J11', '...
  • 今天使用pandas读取一个文件时,居然报错了 正常的读取,没有多余操作,而且把文件发送给别人读取,一点问题没有 经过多次测试复现,最终发现原因是,这个excel表的表头是我从另一个表中复制过来了,可能有...

    今天使用pandas读取一个文件时,居然报错了

     

    正常的读取,没有多余操作,而且把文件发送给别人读取,一点问题没有

    经过多次测试复现,最终发现原因是,这个excel表的表头是我从另一个表中复制过来了,可能有什么无法识别的格式,

    但是这个异常也太诡异了

    至于为什么发送给别人读取正常,我猜测是经过网络,程序的独写之后,哪些异常格式过滤掉了吧

    欢迎大佬留言解惑 

    展开全文
  • 今天介绍一下pandas中最常的读取文件方式之一读取excel文件.本文只介绍我在日常数据分析过程中读取excel文件一些常用的参数,其他参数可以参考官方文档. 读写excel文件的大部分参数都于读取csv文件重合,下面没有介绍...
  • python之pandas读取Excel文件

    千次阅读 2020-01-09 19:57:23
    参考链接:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/io.html#excel-files https://www.jianshu.com/p/d1eed925509b sheet_name=[0,1] 读取前两个sheet sheet_name=“Sheet1” 读取Sheet1 header=1 ...
  • 使用pip install命令安装xlrd,但注意xlrd的版本不要太高,1.2.0左右是比较好的,使用pip install xlrd==1.2.0即可。
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    千次阅读 2020-05-09 15:27:30
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  • 用python pandas 读取excel文件出错提示pd中没有read_excel函数具体是这样的'moduel' object has no attribute 'read_excel'![图片](https://img-ask.csdn.net/upload/201708/31/1504189580_245592.png)
  • Pandas读取excel文件中的制定日期记录

    千次阅读 2019-09-06 09:43:51
    # 读取excel文件内容 df = pd . read_excel ( 'daofang.xlsx' , sheet_name = 'test' ) # 查看日期存储格式 print ( '日期存储格式为:' , df [ '日期' ] . dtype ) # 筛选2019/8/3号的数据 dfday = df ...
  • openpyxl、xlrd、pandas读取Excel文件sheet

    千次阅读 2019-08-19 13:53:13
    利用openpyxl、xlrd、pandas获取Excel表的sheet。 import openpyxl wb = openpyxl.load_workbook('ceshi.xlsx') Sheets = wb.sheetnames import xlrd wb = xlrd.open_workbook('ceshi.xlsx') wb.sheet_names() ...
  • pandas能帮助我们在Python 代码中直接读取Excel 文件数据。 但只有pandas是不行的,会报错: ImportError: Missing optional dependency 'xlrd'. Install xlrd >= 1.0.0 for Excel support Use pip or conda to ...
  • Python3使用pandas读取excel文件并用列表输出 # !user/bin/env python3.9 # -*- utf-8 -*- # Author 郑浩 import numpy as np import pandas as pd ```python import numpy as np import pandas as pd data = pd....
  • 今天小编就为大家分享一篇利用Pandas读取文件路径或文件名称包含中文的csv文件方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
  • 首先要有pandas和SQLAlchemy和xlrd这三个包,如果没有请先安装
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  • pandas读取excel文件(为大家避雷踩坑啊!!!)

    千次阅读 多人点赞 2020-04-09 14:55:19
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  • python pandas读取excel-Python使用Pandas读写EXCEL文件教程

    万次阅读 多人点赞 2020-11-01 13:01:15
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  • pandas读取excel文件(内含多张表)

    万次阅读 2018-12-13 14:33:33
    读取excel主要通过read_excel函数实现,除了pandas还需要安装第三方库xlrd。 pd.read_excel(io, sheetname=0, header=0, skiprows=None, skip_footer=0, index_col=None, names=None, parse_cols=None, parse_...

空空如也

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