pandas 读取excel文件
pandas 读取excel文件
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:
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io: excel路径 可以是文件路径, 类文件对象, 文件路径对象等。
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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。
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str类型 是直接指定工作表的名称
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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。
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list类型 是多个索引或工作表名构成的list,指定多个工作表。
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None类型, 访问所有的工作表
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sheet_name=0: 得到的是第1个sheet的DataFrame类型的数据
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sheet_name=2: 得到的是第3个sheet的DataFrame类型的数据
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sheet_name=‘Test1’: 得到的是名为’Test1’的sheet的DataFrame类型的数据
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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。
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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。
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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
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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]。
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skipfooter=0: int类型, 默认0。自下而上,从尾部指定跳过行数的数据。
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usecols=None: 指定要使用的列,如果没有默认解析所有的列。
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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。
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squeeze=False, 布尔值,默认False。 如果解析的数据只有一列,返回一个Series。
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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}
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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。
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')
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'])
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)
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')
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)
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'))
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)
5. index_col: 指定列索引
df = pd.read_excel(file, sheet_name='Sheet1', header=1, index_col=0)
6. skiprows:跳过指定行数的数据
df = pd.read_excel(file, sheet_name='Sheet1', skiprows=0)
df = pd.read_excel(file, sheet_name='Sheet1', skiprows=[1,3,5,7,9,])
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)
df = pd.read_excel(file, sheet_name='Sheet1', skiprows=5)
7. skipfooter:省略从尾部的行数据
原始的数据有47行,如下图所示:
从尾部跳过5行:
df = pd.read_excel(file, sheet_name='Sheet1', skipfooter=5)
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
指定codes列的数据类型:
df = pd.read_excel(file, sheet_name='Sheet1', header=1, dtype={'codes': str})
来源:littleRpl