使用pandas读取excel
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, parse_dates=False,
date_parser=None, thousands=None, comment=None, skipfooter=0,
convert_float=True, **kwds)
pd.read_excel()的常用参数进行详细解析
目录
1、io Excel的存储路径
2、sheet_name 要读取的工作表名称
3、header 用哪一行作列名
4、names 自定义最终的列名
5、index_col 用作索引的列
6、usecols 需要读取哪些列
7、squeeze 当数据仅包含一列
8、converters 强制规定列数据类型
9、 skiprows 跳过特定行
10、nrows 需要读取的行数
11、skipfooter 跳过末尾n行
1、io，Excel的存储路径
- 建议使用英文路径以及英文命名方式。
-
import pandas as pd
-
io = r'C:UsersAdministratorDesktopdata.xlsx'
2、sheet_name，要读取的工作表名称
- 可以是整型数字、列表名或SheetN，也可以是上述三种组成的列表。
-
整型数字：目标sheet所在的位置，以0为起始，比如sheet_name = 1代表第2个工作表。
-
data = pd.read_excel(io, sheet_name = 1)
-
data.head()
- 列表名：目标sheet的名称，中英文皆可。
-
data = pd.read_excel(io, sheet_name = '英超射手榜')
-
data.head()
- SheetN：代表第N个sheet，S要大写，注意与整型数字的区别。
-
data = pd.read_excel(io, sheet_name = 'Sheet5')
-
data.head()
- 组合列表： sheet_name = [0, '英超射手榜', 'Sheet4']，代表读取三个工作表，分别为第1个工作表、名为“英超射手榜”的工作表和第4个工作表。显然，Sheet4未经重命名。
- sheet_name 默认为0，取Excel第一个工作表。如果读取多个工作表，则显示表格的字典。对于初学者而言，建议每次读取一个工作表，然后进行二次整合。
-
data = pd.read_excel(io, sheet_name = ['英超积分榜', '西甲积分榜'], nrows = 5)
-
# sheet_name = ['英超积分榜', '西甲积分榜'] ，返回两个工作表组成的字典
-
data
3、header， 用哪一行作列名
- 默认为0 ，如果设置为[0,1]，则表示将前两行作为多重索引。
-
data = pd.read_excel(io, sheet_name = '英超积分榜', header = [0,1])
-
# 前两行作为列名。
-
data.head()
4、names， 自定义最终的列名
- 一般适用于Excel缺少列名，或者需要重新定义列名的情况。
- 注意：names的长度必须和Excel列长度一致，否则会报错。
-
data = pd.read_excel(io, sheet_name = '英超射手榜',
-
names = ['rank','player','club','goal','common_goal','penalty'])
-
data.head()
5、index_col， 用作索引的列
- 可以是工作表列名称，如index_col = '排名'；
- 可以是整型或整型列表，如index_col = 0 或 [0, 1]，如果选择多个列，则返回多重索引。
-
data = pd.read_excel(io, sheet_name = '英超射手榜', index_col = '排名')
-
data.head()
-
data = pd.read_excel(io, sheet_name = '英超射手榜', index_col = [0, 1])
-
data.head()
6、usecols，需要读取哪些列
- 可以使用整型，从0开始，如[0,2,3]；
- 可以使用Excel传统的列名“A”、“B”等字母，如“A：C, E” ="A, B, C, E"，注意两边都包括。
- usecols 可避免读取全量数据，而是以分析需求为导向选择特定数据，可以大幅提高效率。
-
data = pd.read_excel(io, sheet_name = '西甲射手榜', usecols = [0, 1, 3])
-
data.head()
-
data = pd.read_excel(io, sheet_name = '西甲射手榜', usecols = 'A:C, E')
-
data.head()
-
# 啊？什么！！为啥不见C罗？？
-
# 大佬，C罗转会去尤文图斯啦~~~~
7、squeeze，当数据仅包含一列
- squeeze为True时，返回Series，反之返回DataFrame。
-
data = pd.read_excel(io, sheet_name = 'squeeze', squeeze = True)
-
data.head()
-
data = pd.read_excel(io, sheet_name = 'squeeze', squeeze = False)
-
data.head()
8、converters ，强制规定列数据类型
-
converters = {'排名': str, '场次': int}， 将“排名”列数据类型强制规定为字符串（pandas默认将文本类的数据读取为整型），“场次”列强制规定为整型；
-
主要用途：保留以文本形式存储的数字。
-
data = pd.read_excel(io, sheet_name = 'converters')
-
data['排名'].dtype
-
data = pd.read_excel(io, sheet_name = 'converters', converters = {'排名': str, '场次': float})
-
data['排名'].dtype
9、skiprows，跳过特定行
- skiprows= n， 跳过前n行； skiprows = [a, b, c]，跳过第a+1,b+1,c+1行（索引从0开始）；
- 使用skiprows 后，有可能首行（即列名）也会被跳过。
-
data = pd.read_excel(io, sheet_name = '英超射手榜', skiprows = [1,2,3])
-
# 跳过第2,3,4行数据（索引从0开始，包括列名）
-
data.head()
-
data = pd.read_excel(io, sheet_name = '英超射手榜', skiprows = 3)
-
data.head()
10、nrows ，需要读取的行数
- 如果只想了解Excel的列名及概况，不必读取全量数据，nrows会十分有用。
-
data = pd.read_excel(io, sheet_name = '英超射手榜', nrows = 10)
-
data
11、skipfooter ， 跳过末尾n行
-
data = pd.read_excel(r'C:UsersAdministratorDesktopdata.xlsx' ,
-
sheet_name = '英超射手榜', skipfooter = 43)
-
# skipfooter = 43， 跳过末尾43行（索引从0开始）
-
data
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