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  • excel导入外部数据出现问题的成因及解决方案
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  • 导入外部数据的时候,发现默认使用了power query导入数据,对于我这种小白来说,实在不太友好。毕竟我只是想将文本数据进行分栏,使其更好阅读和处理。因此我更依赖旧版的数据导入方式。 解决方法 旧版文本导入...

    问题描述

    使用office365后,Excel更新到了最新版。在导入外部数据的时候,发现默认使用了power query导入数据,对于我这种小白来说,实在不太友好。毕竟我只是想将文本数据进行分栏,使其更好阅读和处理。因此我更依赖旧版的数据导入方式。

    解决方法

    旧版文本导入向导的启用

    “文本导入向导” 是旧功能,需要手动启用才能使用。 启用方法:

    1.单击 “文件” > >“选项”>> “数据” 选项。

    2.在 “显示旧版数据导入向导” 下,选择 “从文本(旧版)”。
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    旧版文本导入向导的使用

    启用后,转到菜单栏 “数据” 选项卡 > 获取 & 转换数据 >传统向导> 从文本(旧版) 。 然后,在 “导入文本文件” 对话框中,双击要导入的文本文件,“文本导入向导” 将打开。
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    备注

    1. 以上可在Excel中帮助栏中输入“文本导入向导”获取更加详细的介绍,本文仅对旧版文本导入向导的启用,做简单介绍。
    2. “文本导入向导” 是一个旧版功能,可继续支持后兼容性。在新版中,默认通过使用 Power Query 连接到文本文件来导入该文件。对于能够熟练使用Power Query或者可以通过其他方式解决的同学,可以忽略此文章。
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  • Excel数据的来源除了手动录入以外,还可以通过外界数据进行导入,有以下几种外部数据导入方式。 1、通过⽹站导⼊数据 先找到某数据网站,只要有表格数据即可,比如:http://cbadata.sports.sohu.com/sch/all/ ...

    Excel数据的来源除了手动录入以外,还可以通过外界数据进行导入,有以下几种外部数据导入方式。

    1、通过⽹站导⼊数据

    先找到某数据网站,只要有表格数据即可,比如:http://cbadata.sports.sohu.com/sch/all/

    2、导⼊⽂本数据

    从文本文件中导入数据,先找到文本数据源,然后从文本导入。

    3、导⼊MySQL数据库数据

    4、需要注意的问题

    在导⼊MySQL数据库数据的过程中,填写好服务器和数据库后,选择确定跳转到输入数据库用户和密码的界面,这个时候要选择数据库,不要选择Windows,如果不小心选择了Windows的话,将会报以下错误:详细信息:“从提供程序读取数据时出错:“未将对象引用设置到对象的实例。””

    这个时候,你再次退出或者重新连接都会一直报这个错误,如何解决呢?需要从数据源设置那里将该数据源清除,再重新创建连接即可。

     

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    导入数据在这一步之前,需要注意Excel中的数据文件不能有中文字符,否则会报错。 回归时需要先选中被解释变量,同时按住Ctrl建依次再选中解释变量。 回归结果中可以看出,3-6的参数是不过检的,这说明原始...
    • 本文是计量学习中学习笔记
    • 下面直接放截图:

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      导入数据在这一步之前,需要注意Excel中的数据文件不能有中文字符,否则会报错。
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      回归时需要先选中被解释变量,同时按住Ctrl建依次再选中解释变量。
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      回归结果中可以看出,3-6的参数是不过检的,这说明原始数据可能存在这样或那样的问题,需进行进一步的检验。

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  • 一、直接读取.xlsx文件import pandas as pddf = pd.read_excel('Data.xlsx')在读取数据时,可把excel文件保存在用Pycharm建立的工程目录下,如上所示,此种情况不需要添加文件的路径信息,直接读取即可。在读取数据...

    148fde16349182e54e61f232ee467cf0.png

    一、直接读取.xlsx文件

    import pandas as pd

    df = pd.read_excel('Data.xlsx')

    在读取数据时,可把excel文件保存在用Pycharm建立的工程目录下,如上所示,此种情况不需要添加文件的路径信息,直接读取即可。

    在读取数据时,也可指定文件的路径进行数读取。电脑里的文件路径默认使用,这个时候需要在路径前边加一个转义字符r,也可以不加r,但需要把换成/,如下所示。

    import pandas as pd

    df = pd.read_excel(r"C:UsersOwenDesktopData.xlsx")

    #df = pd.read_excel("C:/Users/Owen/Desktop/Data.xlsx")

    print (df)

    b68289cde42dce2550d485eee1bedb4e.png

    读取指定Excel文件的子表

    .xlsx格式的文件可以有多个sheet,可以通过sheetname参数指定要导入哪个sheet文件。

    df = pd.read_excel(r"C:UsersOwenDesktopData.xlsx",sheetname="Sheet1")

    除了可以指定具体Sheet的名字,还可以传入Sheet的顺序,从0开始计数。如果不指定sheet_name参数时,那么默认导入的都是第一个Sheet的文件。

    二、指定行索引

    将本地文件导入DataFrame时,行索引使用的从0开始的默认索引,可以通过设置index_col参数来设置。

    index_col表示用.xlsx文件中的第几列做行索引,从0开始计数。

    df=pd.read_excel(r"C:UsersOwenDesktopData.xlsx",sheetname="Sheet1",index_col=0)

    6dc7ead4f5e4539bd3d8728e4551fec0.png

    三、指定列索引

    将本地文件导入DataFrame时,默认使用源数据表的第一行作为列索引,也可以通过设置header参数来设置列索引。header参数值默认为0,即用第一行作为列索引;也可以是其他行,只需要传入具体的那一行即可。

    #使用第一行作为列索引

    df=pd.read_excel(r"C:UsersOwenDesktopData.xlsx",sheetname="Sheet1",header=0

    ccc163b9b13c74334f07cc73022af781.png

    #使用第二行作为列索引

    df=pd.read_excel(r"C:UsersOwenDesktopData.xlsx",sheetname="Sheet1",header=1)

    826df07dc0cf6208c3e9a8f4363b8c45.png

    四、指定导入列

    有的时候本地文件的列数太多,而我们又不需要那么多列时,我们就可以通过设定usecols参数来指定要导入的列。

    df=pd.read_excel(r"C:UsersOwenDesktopData.xlsx",sheetname="Sheet1",usecols=[0])

    5ba70ad4d951f5e78737da43aeefa7f9.png

    df=pd.read_excel(r"C:UsersOwenDesktopData.xlsx",sheetname="Sheet1",usecols=[0,2])

    afa9270745a2c15bf5fb3d1006677e92.png

    五、其他文件读取方式

    5.1 读取.csv文件

    df = pd.read_csv(r"C:UsersOwenDesktopData.csv")

    5.2 读取txt文件

    df = pd.read_table(r"C:UsersOwenDesktopData.txt")

    5.3 读取sql文件

    第1步,将python与数据库进行连接

    第2步,利用python执行sql查询语句

    在目前的学习过程中,.xlsx文件用的较多,本篇以读取.xlsx文件为主,其他几种方法在后续用到时会进一步讲解。

    编译环境:PyCharm Community Edition 2017.2.1 + Anaconda3

    部分内容来源于《对比Excel,轻松学习Python数据分析》,本文为读书笔记,分享给有需要的人。

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    None
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