python读取excel文件, 装置必要的库

为了读取Excel文件，我运用了`pandas`库中的`read_excel`函数。在这个示例中，我测验从指定的文件途径`/mnt/data/example.xlsx`读取数据。假如文件存在而且格局正确，您将看到该文件的前几行数据。假如文件不存在或格局不正确，您将看到一个过错音讯。

假如您想测验读取另一个Excel文件，请供给该文件的途径，或许假如您想要读取的文件现已存在于示例途径`/mnt/data/example.xlsx`，您能够直接运用该途径。

运用 Python 读取 Excel 文件：高效数据处理攻略

在数据剖析和处理范畴，Excel 文件是存储和传输数据的一种常见格局。Python 作为一种功能强壮的编程言语，供给了多种库来协助咱们轻松地读取 Excel 文件。本文将具体介绍怎么运用 Python 读取 Excel 文件，包括运用 pandas 和 openpyxl 库的根本办法，以及一些高档技巧。

装置必要的库

在开端之前，请保证现已装置了以下 Python 库：

- pandas：一个强壮的数据剖析东西。

- openpyxl：支撑 Excel 文件的底层库。

能够经过以下指令装置这些库：

```bash

pip install pandas openpyxl

导入 pandas 库

首要，咱们需求导入 pandas 库，并运用 `read_excel` 函数来读取 Excel 文件。

```python

import pandas as pd

读取 Excel 文件

运用 `read_excel` 函数能够轻松地读取 Excel 文件。以下是一个示例代码：

```python

读取 Excel 文件

df = pd.read_excel('example.xlsx')

在这个比如中，`example.xlsx` 是要读取的 Excel 文件名。`read_excel` 函数将回来一个 DataFrame 目标，其间包括了 Excel 文件中的数据。

指定作业表

假如 Excel 文件包括多个作业表，你能够经过 `sheet_name` 参数指定要读取的作业表称号。

```python

读取特定作业表

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

读取特定列

假如你只需求读取 Excel 文件中的特定列，能够运用 `usecols` 参数。

```python

读取特定列

df = pd.read_excel('example.xlsx', usecols=['A', 'B', 'C'])

导入 openpyxl 库

除了 pandas，咱们还能够运用 openpyxl 库来读取 Excel 文件。

```python

import openpyxl

加载作业簿

运用 openpyxl，你能够经过 `load_workbook` 函数加载 Excel 文件。

```python

wb = openpyxl.load_workbook('example.xlsx')

挑选作业表

加载作业簿后，你能够经过 `active` 特点或 `workbook[sheetname]` 来挑选作业表。

```python

经过 active 特点挑选作业表

ws = wb.active

经过作业表称号挑选作业表

ws = wb['Sheet1']

读取数据

挑选作业表后，你能够经过迭代单元格或运用 `iter_rows` 办法来读取数据。

```python

迭代单元格

for row in ws.iter_rows(min_row=1, max_row=10, min_col=1, max_col=3):

print([cell.value for cell in row])

运用 iter_rows 办法

for row in ws.iter_rows(min_row=1, max_row=10, min_col=1, max_col=3):

print(row[0].value, row[1].value, row[2].value)

处理缺失值

在读取 Excel 文件时，或许会遇到缺失值。pandas 供给了多种办法来处理缺失值。

```python

删去包括缺失值的行

df.dropna(inplace=True)

填充缺失值

df.fillna('默认值', inplace=True)

数据类型转化

在读取 Excel 文件时，数据类型或许不正确。pandas 供给了 `astype` 办法来转化数据类型。

```python

将某列转化为整数类型

df['A'] = df['A'].astype(int)

数据挑选

运用 pandas，你能够轻松地对数据进行挑选。

```python

挑选特定条件的数据

filtered_df = df[df['A'] > 10]

定论