pandas 讀取excel文件的操作代碼

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一 read_excel() 的基本用法

import pandas as pd

file_name = 'xxx.xlsx'
pd.read_excel(file_name)

二 read_excel() 的常用的參數:

io: excel路徑 可以是文件路徑， 類文件對象， 文件路徑對象等。

sheet_name=0: 訪問指定excel某張工作表。sheet_name可以是str, int, list 或 None類型， 默認值是0。

str類型 是直接指定工作表的名稱

int類型 是指定從0開始的工作表的索引， 所以sheelt_name默認值是0，即第一個工作表。

list類型 是多個索引或工作表名構成的list，指定多個工作表。

None類型， 訪問所有的工作表

sheet_name=0: 得到的是第1個sheet的DataFrame類型的數據

sheet_name=2: 得到的是第3個sheet的DataFrame類型的數據

sheet_name=‘Test1′: 得到的是名為’Test1’的sheet的DataFrame類型的數據

sheet_name=[0, 3, ‘Test5′]: 得到的是第1個，第4個和名為Test5 的工作表作為DataFrame類型的數據的字典。

header=0：header是標題行，通過指定具體的行索引，將該行作為數據的標題行，也就是整個數據的列名。默認首行數據（0-index）作為標題行，如果傳入的是一個整數列表，那這些行將組合成一個多級列索引。沒有標題行使用header=None。

name=None： 傳入一列類數組類型的數據，用來作為數據的列名。如果文件數據不包含標題行，要顯式的指出header=None。

skiprows：int類型， 類列表類型或可調函數。 要跳過的行號(0索引)或文件開頭要跳過的行數(int)。如果可調用，可調用函數將根據行索引進行計算，如果應該跳過行則返回True，否則返回False。一個有效的可調用參數的例子是lambda x: x in [0, 1, 2]。

skipfooter=0: int類型， 默認0。自下而上，從尾部指定跳過行數的數據。

usecols=None: 指定要使用的列，如果沒有默認解析所有的列。

index_col=None: int或元素都是int的列表， 將某列的數據作為DataFrame的行標簽，如果傳遞瞭一個列表，這些列將被組合成一個多索引，如果使用usecols選擇的子集，index_col將基於該子集。

squeeze=False, 佈爾值，默認False。 如果解析的數據隻有一列，返回一個Series。

dtype=None: 指定某列的數據類型，可以使類型名或一個對應列名與類型的字典，例 {‘A': np.int64, ‘B': str}

nrows=None: int類型，默認None。 隻解析指定行數的數據。

三 示例

如圖是演示使用的excel文件，它包含5張工作表。

在這裡插入圖片描述

1. IO：路徑

舉一個IO為文件對象的例子， 有些時候file文件路徑的包含較復雜的中文字符串時，pandas 可能會解析文件路徑失敗，可以使用文件對象來解決。

file = 'xxxx.xlsx'
f = open(file, 'rb')
df = pd.read_excel(f, sheet_name='Sheet1')

f.close()  # 沒有使用with的話，記得要手動釋放。


# ------------- 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’， 指定解析名為”Sheet1″的工作表。返回一個DataFrame類型的數據。

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

在這裡插入圖片描述

sheet_name=[0, 1, ‘Sheet1′], 對應的是解析文件的第1， 2張工作表和名為”Sheet1″的工作表。它返回的是一個有序字典。結構為{name：DataFrame}這種類型。

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

在這裡插入圖片描述

sheet_name=None 會解析該文件中所有的工作表，返回一個同上的字典類型的數據。

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

在這裡插入圖片描述

3. header ：指定標題行

header是用來指定數據的標題行，也就是數據的列名的。本文使用的示例文件具有中英文兩行列名，默認header=0是使用第一行數據作為數據的列名。

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

在這裡插入圖片描述

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)

在這裡插入圖片描述

需要註意的是，如果不行指定任何行作為列名，或數據源是無標題行的數據，可以顯示的指定header=None來表明不使用列名。

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

4. names： 指定列名

指定數據的列名，如果數據已經有列名瞭，會替換掉原有的列名。

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

在這裡插入圖片描述

上圖是header=0默認第一行中文名是標題行，最後被names給替換瞭列名，如果隻想使用names，而又對源數據不做任何修改，我們可以指定header=None

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

在這裡插入圖片描述

5. index_col: 指定列索引

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

在這裡插入圖片描述

6. skiprows：跳過指定行數的數據

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

在這裡插入圖片描述

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

在這裡插入圖片描述

header與skiprows在有些時候效果相同，例skiprows=5和header=5。因為跳過5行後就是以第六行，也就是索引為5的行默認為標題行瞭。需要註意的是skiprows=5的5是行數，header=5的5是索引為5的行。

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

在這裡插入圖片描述

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

在這裡插入圖片描述

7. skipfooter：省略從尾部的行數據

原始的數據有47行，如下圖所示：

在這裡插入圖片描述

從尾部跳過5行：

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

在這裡插入圖片描述

8.dtype 指定某些列的數據類型

示例數據中，測試編碼數據是文本，而pandas在解析的時候自動轉換成瞭int64類型，這樣codes列的首位0就會消失，造成數據錯誤，如下圖所示

在這裡插入圖片描述

指定codes列的數據類型：

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

在這裡插入圖片描述

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