Pandas 教程:詳解如何使用該庫讀取 Excel 文件,需要具體代碼示例
Pandas 是一種常用的數據處理庫,具有很多強大的功能,尤其是在數據處理方面非常方便。在實際的數據處理過程中,經常需要讀取 Excel 文件。本文將詳解如何使用 Pandas 庫讀取 Excel 文件,并提供具體的代碼示例。
- 導入 Pandas 庫
使用 Pandas 庫需要先導入該庫:
import pandas as pd
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其中,pd 是 Pandas 庫的別名,這樣可以更方便地使用 Pandas 的相關方法。
- 讀取 Excel 文件
使用 Pandas 讀取 Excel 文件非常方便,只需要一行代碼即可實現:
data = pd.read_excel('file_name.xlsx')
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其中,file_name.xlsx 是 Excel 文件的名稱,該文件與 Python 腳本在同一個目錄下。
如果 Excel 文件不在同一個目錄下,則需要指定完整的路徑,例如:
data = pd.read_excel('C:/Users/username/Desktop/file_name.xlsx')
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讀取 Excel 文件后,可以通過以下方式查看文件中的數據:
print(data.head())
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head() 方法可以查看 Excel 文件的前 5 行數據。如果需要查看更多行,可以將括號中的數字改為需要查看的行數,例如:
print(data.head(10))
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- 指定需要讀取的 Excel 表格
當 Excel 文件中含有多個表格時,需要指定需要讀取的表格,例如:
data = pd.read_excel('file_name.xlsx', sheet_name='Sheet1')
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其中,sheet_name 用于指定需要讀取的表格名稱。如果需要讀取多個表格,可以將 sheet_name 改為一個列表,例如:
data = pd.read_excel('file_name.xlsx', sheet_name=['Sheet1', 'Sheet2'])
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這樣可以將 Sheet1 和 Sheet2 兩個表格的數據一次性讀取出來,存儲在一個字典中。
- 讀取特定行或列
當 Excel 表格中數據較多時,我們有時只需要讀取其中的一些行或列,可以使用 Pandas 的 loc 和 iloc 方法實現:
loc 方法可以讀取指定的行或列數據,實例如下:
data = pd.read_excel('file_name.xlsx') # 讀取第 3 行數據 print(data.loc[2]) # 讀取名稱為 'column_name' 的列數據 print(data.loc[:, 'column_name']) # 讀取第 3 行、名稱為 'column_name' 的數據 print(data.loc[2, 'column_name'])
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iloc 方法可以讀取指定的行或列數據,不過需要使用整數的位置索引,實例如下:
data = pd.read_excel('file_name.xlsx') # 讀取第 3 行數據 print(data.iloc[2]) # 讀取第 3 行、第 4 列數據 print(data.iloc[2, 3]) # 讀取第 2-4 行、第 1-3 列的數據 print(data.iloc[1:4, 0:3])
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- 讀取 Excel 文件中的列名
在讀取 Excel 文件的過程中,有時需要獲取 Excel 文件中的列名,可以使用如下方法:
data = pd.read_excel('file_name.xlsx') # 讀取所有列名 print(data.columns.values) # 讀取第 3 列的列名 print(data.columns.values[2])
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其中,columns.values 用于返回列名列表。在 Python 中,列表的索引從 0 開始。
- 將數據寫入 Excel 文件
除了讀取 Excel 文件外,Pandas 還提供了將數據寫入 Excel 文件的方法。實例如下:
data = pd.DataFrame({'姓名': ['張三', '李四', '王五'], '年齡': [18, 22, 25]}) # 將數據寫入名為 'MySheet' 的表格中 data.to_excel('file_name.xlsx', sheet_name='MySheet', index=False)
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其中,to_excel() 方法用于將數據寫入 Excel 文件,第一個參數為 Excel 文件名,第二個參數為要寫入的表格名稱,index=False 表示不需要寫入索引列。
- 結語
本文主要介紹了如何使用 Pandas 庫讀取 Excel 文件,并提供了具體的代碼示例。當然,Pandas 還有很多其它的功能,在日常的數據處理中可以進一步了解。