python?Pandas庫(kù)read_excel()參數(shù)實(shí)例詳解
更新時(shí)間：2022年07月21日 15:45:48 作者：leenuxcore
人們經(jīng)常用pandas處理表格型數(shù)據(jù),時(shí)常需要讀入excel表格數(shù)據(jù),下面這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于python?Pandas庫(kù)read_excel()參數(shù)的相關(guān)資料,文中通過(guò)實(shí)例代碼介紹的非常詳細(xì),需要的朋友可以參考下
Pandas read_excel()參數(shù)使用詳解
1.read_excel函數(shù)原型
def read_excel(io,
sheet_name=0,
header=0,
names=None,
index_col=None,
parse_cols=None,
usecols=None,
squeeze=False,
dtype=None,
engine=None,
converters=None,
true_values=None,
false_values=None,
skiprows=None,
nrows=None,
na_values=None,
keep_default_na=True,
na_filter=True,
verbose=False,
parse_dates=False,
date_parser=None,
thousands=None,
comment=None,
skip_footer=0,
skipfooter=0,
convert_float=True,
mangle_dupe_cols=True,
**kwds)
參數(shù)說(shuō)明：
2.參數(shù)使用舉例
2.1. io和sheet_name參數(shù)
【例1】通過(guò)io和sheet_name讀取Excel表
records.xlsx內(nèi)容：
date val percent 2014/3/1 0.947014982 10% 2014/6/1 0.746103818 11% 2014/9/1 0.736764841 12% 2014/12/1 0.724937624 13% 2015/3/1 0.85043738 14% 2015/6/1 0.332503212 15% 2015/9/1 0.75289366 16% 2015/12/1 0.358275104 17% 2016/3/1 0.077250716 18% 2016/6/1 0.436182277 19% 2016/9/1 0.424714671 20% 2016/12/1 0.842471104 21% 2017/3/1 0.740035625 22% 2017/6/1 0.183588529 23% 2017/9/1 0.143363207 24%
Code:
In [166]: import pandas as pd
...: df = pd.read_excel(io="records.xlsx", sheet_name="Sheet1")
...: df
...:
Out[166]:
date val percent
0 2014/3/1 0.947015 10%
1 2014/6/1 0.746104 11%
2 2014/9/1 0.736765 12%
3 2014/12/1 0.724938 13%
4 2015/3/1 0.850437 14%
5 2015/6/1 0.332503 15%
6 2015/9/1 0.752894 16%
7 2015/12/1 0.358275 17%
8 2016/3/1 0.077251 18%
9 2016/6/1 0.436182 19%
10 2016/9/1 0.424715 20%
11 2016/12/1 0.842471 21%
12 2017/3/1 0.740036 22%
13 2017/6/1 0.183589 23%
14 2017/9/1 0.143363 24%
說(shuō)明：此處io和sheet_name參數(shù)都可以不明確指定，直接使用：
df = pd.read_excel("records.xlsx", "Sheet1")
如果records.xlsx文件只有一張表，或者要讀取的數(shù)據(jù)表為第一張表，sheet_name參數(shù)可以省略：
df = pd.read_excel("records.xlsx")
2.2. header參數(shù)
【例2】通過(guò)header參數(shù)指定表頭位置
records.xlsx內(nèi)容：
2020年XXX表 date val percent 2014/3/1 0.947014982 10% 2014/6/1 0.746103818 11% 2014/9/1 0.736764841 12% 2014/12/1 0.724937624 13% 2015/3/1 0.85043738 14% 2015/6/1 0.332503212 15% 2015/9/1 0.75289366 16% 2015/12/1 0.358275104 17% 2016/3/1 0.077250716 18% 2016/6/1 0.436182277 19% 2016/9/1 0.424714671 20% 2016/12/1 0.842471104 21% 2017/3/1 0.740035625 22% 2017/6/1 0.183588529 23% 2017/9/1 0.143363207 24%
我們?cè)凇纠?】的基礎(chǔ)上為records.xlsx的“Sheet1”表增加了一行表頭說(shuō)明，如果繼續(xù)使用【例1】的代碼，得到的結(jié)果是這樣的：
In [169]: import pandas as pd
...: df = pd.read_excel("records.xlsx", "Sheet1")
...: df
...:
Out[169]:
2020年XXX表 Unnamed: 1 Unnamed: 2
0 date val percent
1 2014/3/1 0.947015 10%
2 2014/6/1 0.746104 11%
3 2014/9/1 0.736765 12%
4 2014/12/1 0.724938 13%
5 2015/3/1 0.850437 14%
6 2015/6/1 0.332503 15%
7 2015/9/1 0.752894 16%
8 2015/12/1 0.358275 17%
9 2016/3/1 0.077251 18%
10 2016/6/1 0.436182 19%
11 2016/9/1 0.424715 20%
12 2016/12/1 0.842471 21%
13 2017/3/1 0.740036 22%
14 2017/6/1 0.183589 23%
15 2017/9/1 0.143363 24%
這樣得到的列標(biāo)及數(shù)據(jù)都不是我們想要的，這種情況下就需要通過(guò)header參數(shù)來(lái)指定表頭了，注意到表頭是在第2行，根據(jù)header參數(shù)的說(shuō)明可知，行號(hào)是從0開(kāi)始計(jì)算的，所以header參數(shù)應(yīng)該為1.
Code：
In [170]: import pandas as pd
...: df = pd.read_excel("records.xlsx", "Sheet1", header=1)
...: df
...:
Out[170]:
date val percent
0 2014/3/1 0.947015 10%
1 2014/6/1 0.746104 11%
2 2014/9/1 0.736765 12%
3 2014/12/1 0.724938 13%
4 2015/3/1 0.850437 14%
5 2015/6/1 0.332503 15%
6 2015/9/1 0.752894 16%
7 2015/12/1 0.358275 17%
8 2016/3/1 0.077251 18%
9 2016/6/1 0.436182 19%
10 2016/9/1 0.424715 20%
11 2016/12/1 0.842471 21%
12 2017/3/1 0.740036 22%
2.3. skipfooter參數(shù)
【例3】通過(guò)skipfooter參數(shù)忽略表尾數(shù)據(jù)
有時(shí)我們的數(shù)據(jù)是從第3方獲取到的，往往會(huì)在表的末尾添加一行“數(shù)據(jù)來(lái)源：xxx”.如：
2020年XXX表 date val percent 2014/3/1 0.947014982 10% 2014/6/1 0.746103818 11% 2014/9/1 0.736764841 12% 2014/12/1 0.724937624 13% 2015/3/1 0.85043738 14% 2015/6/1 0.332503212 15% 2015/9/1 0.75289366 16% 2015/12/1 0.358275104 17% 2016/3/1 0.077250716 18% 2016/6/1 0.436182277 19% 2016/9/1 0.424714671 20% 2016/12/1 0.842471104 21% 2017/3/1 0.740035625 22% 2017/6/1 0.183588529 23% 2017/9/1 0.143363207 24% 數(shù)據(jù)來(lái)源： XXX
這種情況下，可以通過(guò)skipfooter參數(shù)來(lái)忽略該數(shù)據(jù)。
Code:
In [173]: import pandas as pd
...: df = pd.read_excel("records.xlsx", "Sheet1", header=1, skipfooter=1)
...: df
...:
Out[173]:
date val percent
0 2014/3/1 0.947015 10%
1 2014/6/1 0.746104 11%
2 2014/9/1 0.736765 12%
3 2014/12/1 0.724938 13%
4 2015/3/1 0.850437 14%
5 2015/6/1 0.332503 15%
6 2015/9/1 0.752894 16%
7 2015/12/1 0.358275 17%
8 2016/3/1 0.077251 18%
9 2016/6/1 0.436182 19%
10 2016/9/1 0.424715 20%
11 2016/12/1 0.842471 21%
12 2017/3/1 0.740036 22%
13 2017/6/1 0.183589 23%
14 2017/9/1 0.143363 24%
2.4. index_col參數(shù)
【例4】通過(guò)index_col參數(shù)指定DataFrame index
在【例3】中，查看我們讀取得到的DataFrame的索引：
In [174]: df.index Out[174]: RangeIndex(start=0, stop=15, step=1)
它是一個(gè)自動(dòng)添加的整型索引，但如果現(xiàn)在我想要使用“date”列作為索引，可以通過(guò)index_col參數(shù)指定：
In [175]: import pandas as pd
...: df = pd.read_excel("records.xlsx", "Sheet1", header=1, skipfooter=1,index_col=0)
...: df
...:
Out[175]:
val percent
date
2014/3/1 0.947015 10%
2014/6/1 0.746104 11%
2014/9/1 0.736765 12%
2014/12/1 0.724938 13%
2015/3/1 0.850437 14%
2015/6/1 0.332503 15%
2015/9/1 0.752894 16%
2015/12/1 0.358275 17%
2016/3/1 0.077251 18%
2016/6/1 0.436182 19%
2016/9/1 0.424715 20%
2016/12/1 0.842471 21%
2017/3/1 0.740036 22%
2017/6/1 0.183589 23%
2017/9/1 0.143363 24%
In [176]: df.index
Out[176]:
Index(['2014/3/1', '2014/6/1', '2014/9/1', '2014/12/1', '2015/3/1', '2015/6/1',
'2015/9/1', '2015/12/1', '2016/3/1', '2016/6/1', '2016/9/1',
'2016/12/1', '2017/3/1', '2017/6/1', '2017/9/1'],
dtype='object', name='date')
或者改成這樣：
df = pd.read_excel("records.xlsx", "Sheet1", header=1, skipfooter=1, index_col=“date”)
2.5. parse_dates參數(shù)
查看【例4】index的參數(shù)類型：
In [183]: type(df.index[0]) Out[183]: str
發(fā)現(xiàn)并不是我們想要的日期類型，而是str?，F(xiàn)在我們想把它轉(zhuǎn)換為日期類型，可選的一種方法就是通過(guò)parse_dates參數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)。
【例5】parse_dates參數(shù)處理日期
Code:
In [184]: import pandas as pd
...: df = pd.read_excel("records.xlsx", "Sheet1", header=1, skipfooter=1,i
...: ndex_col="date", parse_dates=True)
...: df
...:
Out[184]:
val percent
date
2014-03-01 0.947015 10%
2014-06-01 0.746104 11%
2014-09-01 0.736765 12%
2014-12-01 0.724938 13%
2015-03-01 0.850437 14%
2015-06-01 0.332503 15%
2015-09-01 0.752894 16%
2015-12-01 0.358275 17%
2016-03-01 0.077251 18%
2016-06-01 0.436182 19%
2016-09-01 0.424715 20%
2016-12-01 0.842471 21%
2017-03-01 0.740036 22%
2017-06-01 0.183589 23%
2017-09-01 0.143363 24%
In [185]: type(df.index[0])
Out[185]: pandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp
當(dāng)parase_date設(shè)置為True時(shí)，默認(rèn)將index處理為日期類型。
如果要處理的列不是index列，可以通過(guò)parse_dates= "date"來(lái)實(shí)現(xiàn)。
如果要處理的列包含多個(gè)，可以通過(guò)parse_dates= [“col1”,“col2”,…]來(lái)實(shí)現(xiàn)。
2.6. converters參數(shù)
在前面幾個(gè)例子中，我們發(fā)現(xiàn)percent列的數(shù)據(jù)都是xx%這樣的表示，且是str類型:
In [187]: type(df["percent"][0]) Out[187]: str
str類型并不是我們所希望的，現(xiàn)在我們希望可以將之轉(zhuǎn)化為float類型，這可以通過(guò)converters參數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)。
【例6】converters參數(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換
Code：
In [189]: import pandas as pd
...: def convertPercent(val):
...: return float(val.split("%")[0])*0.01
...:
...: df = pd.read_excel("records.xlsx", "Sheet1", header=1, skipfooter=1,i
...: ndex_col="date", parse_dates=True, converters={"percent":convertPerce
...: nt})
...: df
...:
Out[189]:
val percent
date
2014-03-01 0.947015 0.10
2014-06-01 0.746104 0.11
2014-09-01 0.736765 0.12
2014-12-01 0.724938 0.13
2015-03-01 0.850437 0.14
2015-06-01 0.332503 0.15
2015-09-01 0.752894 0.16
2015-12-01 0.358275 0.17
2016-03-01 0.077251 0.18
2016-06-01 0.436182 0.19
2016-09-01 0.424715 0.20
2016-12-01 0.842471 0.21
2017-03-01 0.740036 0.22
2017-06-01 0.183589 0.23
2017-09-01 0.143363 0.24
2.7. na_values參數(shù)
【例7】na_values參數(shù)處理na數(shù)據(jù)
很多時(shí)候，并不是所有的數(shù)據(jù)都是有效數(shù)據(jù)，例如下表中2014/12/1和2016/6/1兩行的數(shù)據(jù)均為“–”：
2020年XXX表 date val percent 2014/3/1 0.947014982 10% 2014/6/1 0.746103818 11% 2014/9/1 0.736764841 12% 2014/12/1 -- -- 2015/3/1 0.85043738 14% 2015/6/1 0.332503212 15% 2015/9/1 0.75289366 16% 2015/12/1 0.358275104 17% 2016/3/1 0.077250716 18% 2016/6/1 -- -- 2016/9/1 0.424714671 20% 2016/12/1 0.842471104 21% 2017/3/1 0.740035625 22% 2017/6/1 0.183588529 23% 2017/9/1 0.143363207 24% 數(shù)據(jù)來(lái)源： XXX
這種情況下可以通過(guò)na_values參數(shù)來(lái)處理。
Code
In [191]: import pandas as pd
...: df = pd.read_excel("records.xlsx", "Sheet1", header=1, skipfooter=1,i
...: ndex_col="date", parse_dates=True, na_values="--")
...: df
...:
Out[191]:
val percent
date
2014-03-01 0.947015 10%
2014-06-01 0.746104 11%
2014-09-01 0.736765 12%
2014-12-01 NaN NaN
2015-03-01 0.850437 14%
2015-06-01 0.332503 15%
2015-09-01 0.752894 16%
2015-12-01 0.358275 17%
2016-03-01 0.077251 18%
2016-06-01 NaN NaN
2016-09-01 0.424715 20%
2016-12-01 0.842471 21%
2017-03-01 0.740036 22%
2017-06-01 0.183589 23%
2017-09-01 0.143363 24%
2.8. usecols參數(shù)
【例8】 usecols參數(shù)選擇列
當(dāng)我們只想處理數(shù)據(jù)表中的某些指定列時(shí)，可以通過(guò)usecols參數(shù)來(lái)指定。例如，我只想處理"date"和"val"兩列數(shù)據(jù)，可以這樣通過(guò)
usecols=["date","val"]
來(lái)指定。
Code
In [193]: import pandas as pd
...: df = pd.read_excel("records.xlsx", "Sheet1", header=1, skipfooter=1,i
...: ndex_col="date", parse_dates=True, na_values="--", usecols=["date","v
...: al"])
...: df
...:
Out[193]:
val
date
2014-03-01 0.947015
2014-06-01 0.746104
2014-09-01 0.736765
2014-12-01 NaN
2015-03-01 0.850437
2015-06-01 0.332503
2015-09-01 0.752894
2015-12-01 0.358275
2016-03-01 0.077251
2016-06-01 NaN
2016-09-01 0.424715
2016-12-01 0.842471
2017-03-01 0.740036
2017-06-01 0.183589
2017-09-01 0.143363
總結(jié)
到此這篇關(guān)于python Pandas庫(kù)read_excel()參數(shù)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Pandas庫(kù)read_excel()參數(shù)內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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Python3標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)之functools管理函數(shù)的工具詳解
functools模塊提供的主要工具就是partial類，可以用來(lái)“包裝”一個(gè)有默認(rèn)參數(shù)的callable對(duì)象。這篇文章主要介紹了Python3標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)functools管理函數(shù)的工具的實(shí)例詳解,需要的朋友可以參考下2020-02-02
使用Python完成SAP客戶端的打開(kāi)和系統(tǒng)登陸功能
這篇文章主要介紹了使用Python完成SAP客戶端的打開(kāi)和系統(tǒng)登陸,涉及到SAP的打開(kāi)和登錄過(guò)程，本文重點(diǎn)介紹如何通過(guò)Python完成SAP應(yīng)用程序的打開(kāi)并進(jìn)入特定的”用戶指定系統(tǒng)“，需要的朋友可以參考下2022-05-05
Python元組和列表很像,也是一個(gè)包含多個(gè)元素的集合,本文主要給大家介紹了關(guān)于Python中元組(Tuple)的使用,文中通過(guò)實(shí)例代碼介紹的非常詳細(xì),需要的朋友可以參考下2022-06-06
python中的單引號(hào)雙引號(hào)區(qū)別知識(shí)點(diǎn)總結(jié)
在本篇文章中小編給大家整理了關(guān)于python中的單引號(hào)雙引號(hào)有什么區(qū)別的相關(guān)知識(shí)點(diǎn)以及實(shí)例代碼，需要的朋友們參考下。2019-06-06
一文教你如何用Python輕輕松松操作Excel,Word,CSV
數(shù)據(jù)處理是 Python 的一大應(yīng)用場(chǎng)景，而 Excel 又是當(dāng)前最流行的數(shù)據(jù)處理軟件。本文將為大家詳細(xì)介紹一下如何用Python輕輕松松操作Excel、Word、CSV，需要的可以參考一下2022-02-02
實(shí)例講解Python編程中@property裝飾器的用法
裝飾器中蘊(yùn)含著很多Python的進(jìn)階技巧,@property也不例外,比如文后會(huì)講到的快速進(jìn)行代碼重構(gòu)的一個(gè)例子,這里我們就來(lái)以實(shí)例講解Python編程中@property裝飾器的用法:2016-06-06
本文主要介紹了python字符串中加空格的四種方法,包括使用加法運(yùn)算符、join()方法、format()方法和f-string,文中通過(guò)示例代碼介紹的非常詳細(xì),需要的朋友們下面隨著小編來(lái)一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧2024-01-01
Python開(kāi)發(fā)技巧之海象運(yùn)算符的三種運(yùn)用方式
這篇文章主要介紹了Python開(kāi)發(fā)技巧之海象運(yùn)算符的三種運(yùn)用方式，海象運(yùn)算符是在 PEP 572 被提出的，直到 3.8 版本合入發(fā)布，感興趣的同學(xué)可以參考學(xué)習(xí)下2021-10-10