快速上手pandas:使用该库读取Excel文件的快捷方法

2024年 1月 19日 87.8k 0

快速上手pandas:使用该库读取Excel文件的快捷方法

pandas是Python中一款重要的数据分析库,能够简化数据的读取、清洗和处理过程,目前已成为数据分析工作的标配。在数据分析过程中,Excel往往是数据来源之一,因此本文将介绍使用pandas读取Excel文件的快捷方法。

使用pandas读取Excel文件的几个优势:

  • 可以快速读取并处理大量的Excel文件。
  • 得益于pandas所提供的高效性和灵活性,支持各种类型的数据操作,包括,但不限于数据过滤,数据拼接,数据透视表,数据可视化等。
  • 通过使用pandas,我们可以很方便地将已经读取的Excel数据写入到各种类型的输出文件中,例如CSV,SQL DATABASES等。
  • 那么,该如何使用pandas去读取Excel文件呢?下面将详细介绍从读取Excel文件开始,到数据清洗和操作的全过程。

    首先,需要安装pandas库和相关依赖库。可以使用以下语句进行安装:

    pip install pandas openpyxl

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    在安装好必要的库之后,接下来就可以直接使用pandas进行读取Excel文件。使用pandas读取Excel文件的方法具有灵活性,在读取Excel文件时,可以只读取一个sheet,也可以读取Excel文件的所有sheet,同时,也可以给各个列进行命名、数据类型定义等操作。

  • 读取单个sheet
  • 使用pandas.read_excel函数可以从Excel文件中读取单个sheet。例如,我们有一个名为test.xlsx的Excel文件,其中包含一个名为Sheet1的sheet,可以使用以下代码读取:

    import pandas as pd

    df = pd.read_excel('test.xlsx', sheet_name='Sheet1')

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  • 读取所有sheet
  • 如果我们需要读取Excel文件中的所有sheet,可以使用如下代码:

    import pandas as pd

    xls = pd.read_excel('test.xlsx', sheet_name=None)

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    将sheet_name参数设置为None,则返回一个以sheet名称为键,以DataFrame为值的字典。

    可以使用xls.keys()来查看所有sheet的名称,以及使用xls.values()来查看所有sheet的内容。

  • 重命名列
  • 在pandas中,我们可以通过对DataFrame中的列进行更名,来达到简化操作的目的。此处以对读取Excel文件中的某一列进行列名重命名为例,示例代码如下:

    import pandas as pd

    df = pd.read_excel('test.xlsx', sheet_name='Sheet1')

    df.rename(columns={'原列名':'新列名'}, inplace=True)

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  • 将数据写入文件
  • 使用pandas可以轻松将Excel文件中的数据编写到各种类型的文件中,包括CSV,SQL数据库等。

    以将Excel文件中的数据写入CSV文件为例,示例代码如下:

    import pandas as pd

    df = pd.read_excel('test.xlsx', sheet_name='Sheet1')

    df.to_csv('output.csv')

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    将Excel中读取的数据保存至DataFrame,然后使用DataFrame的to_csv函数直接将数据写入CSV文件中。

    通过以上的例子,希望能够让大家了解到pandas在Excel数据读取与处理方面的优越性,并且能够快速上手此库,在之后的数据分析工作中使用此技能,优雅处理数据。

    以上就是快速上手pandas:使用该库读取Excel文件的快捷方法的详细内容,更多请关注每日运维网(www.mryunwei.com)其它相关文章!

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