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手把手教你用Python读取Excel

李庆辉 大数据DT 2021-10-19

导读:pandas.read_excel接口用于读取Excel格式的数据文件,由于它使用非常频繁、功能强大、参数众多,因此本文专门做详细介绍。


作者:李庆辉
来源:大数据DT(ID:hzdashuju)


01 语法


pandas.read_excel接口的语法如下:


pd.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)



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:


# 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
# 本地相对路径
pd.read_excel('data/data.xlsx'# 注意目录层级
pd.read_excel('data.xls'# 如果文件与代码文件在同一目录下
# 本地绝对路径
pd.read_excel('/user/gairuo/data/data.xlsx')
# 使用URL
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。


# 字符串、整型、列表、None,默认为0
pd.read_excel('tmp.xlsx', sheet_name=1# 第二个sheet
pd.read_excel('tmp.xlsx', sheet_name='总结表'# 按sheet的名字

# 读取第一个、第二个、名为Sheet5的sheet,返回一个df组成的字典
dfs = pd.read_excel('tmp.xlsx', sheet_name=[01"Sheet5"])
dfs = pd.read_excel('tmp.xlsx', sheet_name=None# 所有sheet
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。


# 整型、整型组成的列表,默认为 0
pd.read_excel('tmp.xlsx', header=None)  # 不设表头
pd.read_excel('tmp.xlsx', header=2)  # 第三行为表头
pd.read_excel('tmp.xlsx', header=[01])  # 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。


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


关于作者:李庆辉,数据产品专家,某电商公司数据产品团队负责人,擅长通过数据治理、数据分析、数据化运营提升公司的数据应用水平。精通Python数据科学及Python Web开发,曾独立开发公司的自动化数据分析平台,参与教育部“1+X”数据分析(Python)职业技能等级标准评审。中国人工智能学会会员,企业数字化、数据产品和数据分析讲师,在个人网站“盖若”上编写的技术和产品教程广受欢迎。
本书摘编自《深入浅出Pandas:利用Python进行数据处理与分析》,机械工业出版社华章公司2021年出版。转载请与我们取得授权。
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