手把手教你用Python读取Excel
   发布时间:2025-11-04 21:56:20   作者:玩站小弟   
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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,useco
。
01 语法
pandas.read_excel接口的手把手教语法如下:
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,手把手教也不能为空,手把手教根据Python的手把手教语法,第一个参数传参时可以不写。手把手教可以传入本地文件名或者远程文件的手把手教URL:
# 字符串、字节、手把手教Excel文件、手把手教xlrd.Book实例、手把手教路径对象或者类似文件的手把手教对象 # 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,手把手教Mac和Windows中的手把手教路径写法不一样。
03 表格
sheet_name可以指定Excel文件读取哪个sheet,手把手教如果不指定,手把手教默认读取第一个。手把手教
# 字符串、整型、列表、企商汇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=[0, 1, "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=[0, 1]) # 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。服务器租用
# 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。b2b供应网
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