Python-pandas库pd.read_excel操作读取excel文件

除了使用xlrd库或者xlwt库进行对excel表格的操作读与写，而且pandas库同样支持excel的操作；且pandas操作更加简介方便。

首先是pd.read_excel的参数：函数为：

pd.read_excel(io, sheetname=0,header=0,skiprows=None,index_col=None,names=None,
                arse_cols=None,date_parser=None,na_values=None,thousands=None, 
                convert_float=True,has_index_names=None,converters=None,dtype=None,
                true_values=None,false_values=None,engine=None,squeeze=False,**kwds)

表格数据：

常用参数解析：

• io ：excel 路径；

import pandas as pd
#定义路径IO
IO = '文件1.xlsx'
#读取excel文件
sheet = pd.read_excel(io=IO)
#此处由于sheetname默认是0，所以返回第一个表
print(sheet)
#上述列表返回的结果和原表格存在合并单元格的差异

• sheetname：默认是sheetname为0，返回多表使用sheetname=[0,1]，若sheetname=None是返回全表 。注意：int/string返回的是dataframe，而none和list返回的是dict of dataframe。

In [7]: sheet = pd.read_excel('example.xls',sheetname= [0,1])
#参数为None时，返回全部的表格，是一个表格的字典；
#当参数为list = [0，1，2，3]此类时，返回的多表格同样是字典
In [8]: sheet
Out[8]:
{0:    姓名  年龄        出生日  爱好   关系
 0  小王  23 1991-10-02  足球   朋友
 1  小丽  23 1992-11-02  篮球  NaN
 2  小黑  25 1991-10-18  游泳   同学
 3  小白  21 1989-09-09  游戏  NaN
 4  小红  25 1990-08-07  看剧  NaN
 5  小米  24 1991-12-12  足球  NaN
 6  大锤  26 1988-09-09  看剧   个人, 1:    1  3  5  学生
 0  2  3  4  老师
 1  4  1  9  教授}
#value是一个多位数组
In [15]: sheet[0].values
Out[15]:
array([['小王', 23, Timestamp('1991-10-02 00:00:00'), '足球', '朋友'],
       ['小丽', 23, Timestamp('1992-11-02 00:00:00'), '篮球', nan],
       ['小黑', 25, Timestamp('1991-10-18 00:00:00'), '游泳', '同学'],
       ['小白', 21, Timestamp('1989-09-09 00:00:00'), '游戏', nan],
       ['小红', 25, Timestamp('1990-08-07 00:00:00'), '看剧', nan],
       ['小米', 24, Timestamp('1991-12-12 00:00:00'), '足球', nan],
       ['大锤', 26, Timestamp('1988-09-09 00:00:00'), '看剧', '个人']], dtype=object)

#同样可以根据表头名称或者表的位置读取该表的数据
#通过表名
In [17]: sheet = pd.read_excel('example.xls',sheetname= 'Sheet2')
In [18]: sheet
Out[18]:
   1  3  5  学生
0  2  3  4  老师
1  4  1  9  教授

#通过表的位置
In [19]: sheet = pd.read_excel('example.xls',sheetname= 1)

In [20]: sheet
Out[20]:
   1  3  5  学生
0  2  3  4  老师
1  4  1  9  教授

• header ：指定作为列名的行，默认0，即取第一行，数据为列名行以下的数据；若数据不含列名，则设定 header = None；

#数据不含作为列名的行
In [21]: sheet = pd.read_excel('example.xls',sheetname= 1,header = None)
In [22]: sheet
Out[22]:
   0  1  2   3
0  1  3  5  学生
1  2  3  4  老师
2  4  1  9  教授
#默认第一行数据作为列名
In [23]: sheet = pd.read_excel('example.xls',sheetname= 1,header =0)
In [24]: sheet
Out[24]:
   1  3  5  学生
0  2  3  4  老师
1  4  1  9  教授

• skiprows：省略指定行数的数据

In [25]: sheet = pd.read_excel('example.xls',sheetname= 1,header = None,skiprows= 1)
#略去1行的数据，自上而下的开始略去数据的行
In [26]: sheet
Out[26]:
   0  1  2   3
0  2  3  4  老师
1  4  1  9  教授

• skip_footer：省略从尾部数的行数据

In [27]: sheet = pd.read_excel('example.xls',sheetname= 1,header = None,skip_footer= 1)
#从尾部开始略去行的数据
In [28]: sheet
Out[28]:
   0  1  2   3
0  1  3  5  学生
1  2  3  4  老师

• index_col ：指定列为索引列，也可以使用 u’string’

#指定第二列的数据作为行索引
In [30]: sheet = pd.read_excel('example.xls',sheetname= 1,header = None,skip_footer= 1,index_col=1)

In [31]: sheet
Out[31]:
   0  2   3
1
3  1  5  学生
3  2  4  老师

• names：指定列的名字，传入一个list数据

In [32]: sheet = pd.read_excel('example.xls',sheetname= 1,header = None,skip_footer= 1,index_col=1,names=['a','b','c'])
    ...:

In [33]: sheet
Out[33]:
   a  b   c
1
3  1  5  学生
3  2  4  老师

总体而言，pandas库的pd.read_excel和pd.read_csv的参数比较类似，且相较之前的xlrd库的读表操作更加简单，针对一般批量的数据处理最好选择pandas库操作。