Pandas：从受密码保护的Excel文件到pandas DataFrame

在本文中，我们将介绍如何从受密码保护的Excel文件验证密码，并将数据加载到pandas DataFrame中。常见的数据来源之一是Excel文件，但如果数据是通过密码保护的工作表或工作簿提供的，则可能需要在加载前进行密码验证。以下是如何使用Python及其包（例如pandas和openpyxl）来完成此任务的步骤。

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步骤1：安装所需的软件包

要读取Excel文件，我们将使用pandas和openpyxl包。在终端或Anaconda Prompt中运行以下命令以安装所需的软件包：

pip install pandas
pip install openpyxl

步骤2：输入密码并读取数据

在打开受密码保护的Excel文件之前，我们需要输入密码。可以使用Python input（）函数要求用户输入密码，如下所示：

import pandas as pd
from openpyxl import load_workbook

# Prompt the user to enter the password
password = input("Enter the password: ")

# Load the excel workbook using the password
book = load_workbook('example.xlsx', read_only=True, keep_vba=False, data_only=True, guess_types=False, keep_links=True, password=password)

# Load the worksheet of interest
sheet = book['Sheet1']

# Load the data into pandas DataFrame
data = sheet.values
df = pd.DataFrame(data)

以上代码中，代码使用openpyxl库中的load_workbook（）函数读取带有密码的Excel文件。请注意，read_only参数已设置为True，以及密码参数已设置为用户输入的密码。当打开工作簿时，我们只读取数据，而不是其格式或其他元数据。此外，我们还设置了忽略类型推断，以便在加载数据时保留其精度。

步骤3：清理和分析数据

现在，我们已经将数据加载到pandas的DataFrame中，我们可以应用各种数据清理和分析技术来理解和操作数据。这包括删除任何无效或重复的行，处理任何缺失，转换数据类型和使用聚合函数等。

以下是一些示例，介绍如何执行数据清理和分析：

# Remove empty rows
df = df.dropna(how='all')

# Remove any duplicates
df = df.drop_duplicates()

# Remove any leading or trailing whitesapces from the strings
df = df.applymap(lambda x: x.strip() if isinstance(x, str) else x)

# Convert columns from object to numeric
df['column1'] = pd.to_numeric(df['column1'])

# Group the data by a column
grouped_df = df.groupby('column2').mean()

以上代码中，我们删除了任何为空或重复的行，并使用lambda函数将字符串列中的任何额外空格删除。我们还使用to_numeric（）函数将一个列从对象格式转换为数字格式，并使用groupby（）函数对数据进行聚合并计算平均值。