pandas读取excel文件

pandas怎么读取excel文件呢？不知道的小伙伴来看看小编今天的分享吧!

pandas读取excel文件，输入代码如下：

import pandas as pd

#使用pandas读取excel文件

xls_file=pd.ExcelFile('./data/workbook.xls')

xls_file.sheet_names#显示出读入excel文件中的表名字

table1=xls_file.parse('first_sheet')

table2=xls_file.parse('second_sheet')

xlsx_file=pd.ExcelFile("./demo.xlsx")

x1=xlsx_file.parse(0)

x2=xlsx_file.parse(1)

#excel文件的写出

#data.to_excel("abc.xlsx",sheet_name="abc",index=False,header=True) #该条语句会运行失败，原因在于写入的对象是np数组而不是DataFrame对象,只有DataFrame对象才能使用to_excel方法。

DataFrame(data).to_excel("abc.xlsx",sheet_name="123",index=False,header=True)

#excel文件和pandas的交互读写，主要使用到pandas中的两个函数,一个是pd.ExcelFile函数,一个是to_excel函数

拓展资料：

pandas

Pandas是python的一个数据分析包，最初由AQR Capital Management于2008年4月开发，并于2009年底开源出来，目前由专注于Python数据包开发的PyData开发team继续开发和维护，属于PyData项目的一部分。Pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来，因此，pandas为时间序列分析提供了很好的支持。 Pandas的名称来自于面板数据（panel data）和python数据分析（data analysis）。panel data是经济学中关于多维数据集的一个术语，在Pandas中也提供了panel的数据类型。

pandas数据结构

Series：一维数组，与Numpy中的一维array类似。二者与Python基本的数据结构List也很相近。Series如今能保存不同种数据类型，字符串、boolean值、数字等都能保存在Series中。

Time- Series：以时间为索引的Series。

DataFrame：二维的表格型数据结构。很多功能与R中的data.frame类似。可以将DataFrame理解为Series的容器。

Panel ：三维的数组，可以理解为DataFrame的容器。

Panel4D：是像Panel一样的4维数据容器。

PanelND：拥有factory集合，可以创建像Panel4D一样N维命名容器的模块。

以上就是小编今天的分享了，希望可以帮助到大家。

pandas读取excel文件中的数据

Pandas Excel教程：如何读写excel文件

大家好，这是近期学习的data analysis 那本书的总结，发表这些东西的主要目的就是督促自己，希望大家关注评论指出不足，一起进步。

---

一如往常，在使用Pandas时，我们必须从导入模块开始：

导入之后就可以用read_excel从Excel文件中读取数据了。最简单方法是将文件名作为字符串传递。如果我们不传递任何其他参数（例如工作表名称，它将默认读取第一张工作表。在第一个示例中，我将不使用任何参数，如图，我直接用以下代码打开了桌面上的一个名字为“attention of tweets.xlsx”的文件：

预览文件内容如下图：

在这里，默认情况下，使用read_excel时，Pandas将为数据框分配一个数字索引或行标签。

---

如果您有一列数据可以用作更好的索引列，我们可以通过将index_col参数设置新的索引列。在下面的示例中，我们使用“日期”列作为索引。

得到如下图：

---

使用read_excel读取特定列

使用Pandas read_excel时，我们将自动从Excel文件中获取所有列。如果由于某种原因我们不想解析Excel文件中的所有列，则可以使用参数 usecols。假设我们只想创建一个具有转发和评论列的数据框。我们可以通过参数usecols做到这一点：

得到如下结果：

---

读取Excel文件时如何跳过行

现在，复习一下在使用Pandas加载Excel文件时如何跳过行。对于这个读取的上面的excel示例

通过上面的代就可以直接跳过头两行，得到如图所示的结果：

这个操作应该不常用。

---

将Pandas数据框写入Excel

使用Pandas to_excel方法可以在Python中创建Excel文件。首先，我们将创建一个包含一些变量的数据框，我们将使用字典创建数据框。键将是列名，值将是包含我们的数据的列表：

然后，我们使用to_excel方法将数据框写入Excel文件。值得注意的是，在下面的代码块中使用Pandas to_excel时，我们不用任何参数。

这个时候在目录中就生成了一个名叫“NamesAndAges.xlsx"的文件，打开它，得到如下图：

可以看到我们在Excel文件中获得了一个包含数字的新列。这些是数据框的索引。

如果我们希望将工作表命名为其他名称，并且也不希望引入索引列，那么在使用Pandas写入Excel时可以添加以下参数：

这样就会得到一个叫“Names and Ages”的工作表，并且不含自动加的索引列。

---

好了，今天就是这些，希望看完的朋友可以留言建议，一起交流成长！