pd.read_excel
详解pandas.read_excel(),pd.read_excel（读取Excel文件）函数使用方法(图文详解1)
详细讲解 Pandas 中的 read_excel() 函数。
- 作用:
read_excel()函数用于读取 Excel 文件,并将其转换为 Pandas 的 DataFrame 对象。- 它可以读取 Excel 文件的单个或多个工作表。
- 底层原理:
read_excel()函数内部使用openpyxl或xlrd等第三方库来解析 Excel 文件。- 这些库会解析 Excel 文件的内容,并将其转换为 Pandas 可以理解的格式。
read_excel()函数会调用这些库中的相关函数来完成Excel文件的读取。
- 使用步骤:
- 安装 Pandas 和 openpyxl 或 xlrd 库
- 指定 Excel 文件的路径
- 使用
read_excel()函数读取 Excel 文件 - 处理读取后的 DataFrame 对象
- 示例代码:
import pandas as pd
# 读取 Excel 文件的第一个工作表
df = pd.read_excel('example.xlsx')
print(df)
# 读取 Excel 文件的指定工作表
df = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet2')
print(df)
# 读取 Excel 文件的多个工作表
df = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name=['Sheet1', 'Sheet2'])
print(df)
在上述示例中:
- 第一行代码读取了
example.xlsx文件的第一个工作表,并将其转换为 DataFrame 对象。 - 第二行代码读取了
example.xlsx文件的Sheet2工作表。 - 第三行代码读取了
example.xlsx文件的Sheet1和Sheet2两个工作表,并将它们存储在一个字典中。
总的来说,read_excel() 函数是 Pandas 中非常强大的数据读取函数,可以帮助我们快速地从 Excel 文件中导入数据并转换为 DataFrame 对象,在数据分析和机器学习等领域都有广泛的应用。
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