Pandas 加载 Excel 电子表格为DataFrame

随着数据分析在各个领域的重要性不断提升，Python 成为了首选语言，因为它拥有广泛的用于处理数据的库。其中一个库就是 Pandas，它是一个强大的工具，提供了灵活的数据结构用于数据操作和分析。本文提供了一个深入指南，介绍了如何将 Excel 电子表格加载为 Pandas DataFrame，并附带了示例。

Pandas 简介

Pandas 是一个 Python 包，以其高效处理数据的能力而脱颖而出。它提供了两个类 – DataFrame 和 Series，它们非常灵活，可以处理各种数据类型。DataFrame 类似于 Excel 电子表格、SQL 表或 R 中的 data.frame。它是一个二维带标签的数据结构，其中列可以是不同类型的（如数字、布尔、字符串等）。

在 Pandas 中加载 Excel 文件

Pandas 提供了 read_excel() 函数来读取 Excel 文件并将数据加载到 DataFrame 中。该函数支持本地文件系统或 URL 上的 xls 和 xlsx 文件扩展名，并需要 xlrd 和 openpyxl 包进行运行。让我们来看一些示例：

示例1: 加载一个 Excel 文件

在最基本的形式中，您可以使用 read_excel() 来读取 Excel 文件并将其加载到 DataFrame 中。您只需要指定文件的路径即可。

import pandas as pd

# Load spreadsheet
df = pd.read_excel('path_to_file.xlsx')

# Print the dataframe
print(df)

在这个示例中，DataFrame df 包含了Excel电子表格中的所有数据。如果文件包含多个工作表，这个方法只会加载第一个工作表。

示例2：加载具体的工作表

Excel文件通常包含多个工作表。如果你想从Excel文件中加载特定的工作表，你可以通过指定工作表的名称或索引来实现。

import pandas as pd

# Load a specific sheet
df = pd.read_excel('path_to_file.xlsx', sheet_name='Sheet2')

# Print the dataframe
print(df)

在这种情况下，read_excel()函数加载名为’Sheet2’的工作表。或者，您可以使用工作表的索引来指定，其中第一个工作表的索引为0。示例3：加载多个工作表如果您想从Excel文件中加载多个工作表，可以将工作表名称或索引的列表传递给sheet_name参数。

import pandas as pd

# Load multiple sheets
sheets_dict = pd.read_excel('path_to_file.xlsx', sheet_name=['Sheet1', 'Sheet2'])

# sheets_dict is a dictionary of dataframes
# Access the dataframe from 'Sheet1'
df1 = sheets_dict['Sheet1']

# Access the dataframe from 'Sheet2'
df2 = sheets_dict['Sheet2']

# Print the dataframes
print(df1)
print(df2)

当使用列表读取多个工作表时，read_excel（）函数返回一个DataFrame字典。该字典的键是工作表的名称或索引，值是相应的DataFrame。