Pandas如何在读取excel表格时跳过指定的列

在本文中，我们将介绍如何在使用 Pandas 读取 Excel 表格时跳过指定的一些列。这在处理大型数据集时非常有用，可以减少内存的占用和提升读取速度。

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读取整张Excel表格

首先，我们需要了解如何读取整张 Excel 表格。Pandas 提供了 read_excel 函数来读取 Excel 文件。以下是读取 Excel 文件的基本操作代码：

import pandas as pd

data = pd.read_excel('data.xlsx')

这样我们就可以将 data.xlsx 这张表格读取到内存中，并通过 data 变量来访问表格数据。

跳过特定列

在某些情况下，我们需要仅仅读取表格的部分列数据，如下所示：

如果我们只需要读取 A 和 B 两列数据，可以通过以下代码实现：

data = pd.read_excel('data.xlsx', usecols=['A', 'B'])

在 read_excel 函数中，usecols 参数来指定我们需要读取的列。这里我们将 A 和 B 两列数据作为参数传递给了函数。

如果我们需要读取除 C 列以外的其他列，可以将需要读取的列的名称添加到 usecols 中，同时在参数列表中添加 skipcols 来指定需要跳过的列。例如，我们需要读取除了 C 列以外的其他列，可以使用以下代码：

data = pd.read_excel('data.xlsx', usecols=['A', 'B', 'D'], skipcols=['C'])

这里我们将 A、B、D 列作为需要读取的列添加到 usecols 中，同时将 C 列作为需要跳过的列添加到 skipcols 参数中。

跳过特定列的其他方法

除了上述方法外，还可以使用 parse_cols 参数来指定需要读取的列。以下是示例代码：

data = pd.read_excel('data.xlsx', parse_cols=lambda x: x not in ['C'])

在 parse_cols 参数中，我们使用了一个 lambda 表达式，判断当前列是否为 C 列。如果不是 C 列，则返回 True，表示该列需要读取。

需要注意的是，这里使用了一个匿名函数，对于大型数据集的读取可能会比较耗时。因此，建议对于规模较大的数据集，使用 usecols 和 skipcols 参数。

总结

本文介绍了 Pandas 在读取 Excel 表格时跳过特定列的方法，分别利用了 usecols 和 skipcols 参数以及 parse_cols 参数来实现。根据具体的需求选择合适的方法，可以提升数据处理的效率和减少内存占用。