Pandas-Tutorial: So verwenden Sie diese Bibliothek zum Lesen von Excel-Dateien

Pandas-Tutorial: Um diese Bibliothek zum Lesen von Excel-Dateien zu verwenden, sind spezifische Codebeispiele erforderlich

Übersicht:
Pandas ist ein leistungsstarkes und flexibles Datenverarbeitungs- und Analysetool, das in den Bereichen Datenwissenschaft und Daten weit verbreitet ist wird bearbeitet. Eine häufige Anwendung ist das Lesen und Bearbeiten von Excel-Dateien. Dieses Tutorial zeigt Ihnen, wie Sie die Pandas-Bibliothek zum Lesen von Excel-Dateien verwenden und stellt spezifische Codebeispiele bereit.

Pandas installieren:
Stellen Sie zunächst sicher, dass Sie die Pandas-Bibliothek installiert haben. Sie können Pandas über die Befehlszeile mit dem folgenden Befehl installieren:

pip install pandas

Lesen einer Excel-Datei:
Bevor Sie beginnen, stellen Sie sicher, dass Sie bereits über eine Excel-Datei verfügen, mit der Sie arbeiten können. Angenommen, Ihre Excel-Datei heißt „example.xlsx“.

Importieren Sie zunächst die Pandas-Bibliothek und die erforderlichen Module:

import pandas as pd

Als nächstes verwenden Sie die Funktion pd.read_excel(), um die Excel-Datei zu lesen. Diese Funktion akzeptiert einen Dateinamen als Parameter und gibt ein Pandas DataFrame-Objekt zurück. pd.read_excel()函数读取Excel文件。该函数接受文件名作为参数，返回一个Pandas数据框（DataFrame）对象。

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

数据框是一个二维表格，包含行和列。通过data.head()方法，您可以查看数据框的前几行，默认显示前5行。

print(data.head())

您可以通过传递整数参数来指定显示的行数。

print(data.head(10))

如果您希望查看所有行的数据，可以使用data对象本身。

print(data)

读取特定Sheet：
在读取Excel文件时，如果您的文件包含多个Sheet，您可以通过在pd.read_excel()函数中传递sheet_name参数来读取特定的Sheet。

data = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet1')

指定列和行范围：
有时候，您可能只对特定的列感兴趣。您可以在读取Excel文件时，通过usecols参数指定要读取的列。

data = pd.read_excel('example.xlsx', usecols=['Column1', 'Column3'])

此外，您还可以通过skiprows参数指定要跳过的行数，以及nrows参数指定读取的行范围。

data = pd.read_excel('example.xlsx', skiprows=2, nrows=10)

保存为Excel文件：
一旦您完成了对Excel文件的读取和处理，您可能希望将结果保存为一个新的Excel文件。您可以使用to_excel()方法来实现这一点。

data.to_excel('output.xlsx', index=False)

to_excel()方法接受文件名作为参数，并使用数据框中的数据创建一个新的Excel文件。通过传递index=False参数，可以避免将索引列保存到Excel文件中。

更多操作：
除了上述操作之外，Pandas还提供了许多其他强大的功能，以帮助您处理和分析Excel数据。例如，您可以使用Pandas的数据处理方法对数据进行排序、过滤、分组等操作。您可以使用describe()方法获取数据的统计摘要信息，或者使用plot()rrreee

Ein Datenrahmen ist eine zweidimensionale Tabelle mit Zeilen und Spalten. Mit der Methode data.head() können Sie die ersten paar Zeilen des Datenrahmens anzeigen. Die ersten 5 Zeilen werden standardmäßig angezeigt.

rrreee
Sie können die Anzahl der anzuzeigenden Zeilen angeben, indem Sie ein ganzzahliges Argument übergeben.

rrreee🎜Wenn Sie die Daten für alle Zeilen sehen möchten, können Sie das data-Objekt selbst verwenden. 🎜rrreee🎜Spezifisches Blatt lesen: 🎜Wenn Ihre Datei beim Lesen einer Excel-Datei mehrere Blätter enthält, können Sie sheet_name im Parameter <code>pd.read_excel() übergeben ein bestimmtes Blatt lesen. 🎜rrreee🎜Spalten- und Zeilenbereiche angeben: 🎜Manchmal sind Sie möglicherweise nur an bestimmten Spalten interessiert. Beim Lesen einer Excel-Datei können Sie über den Parameter usecols die zu lesenden Spalten angeben. 🎜rrreee🎜 Darüber hinaus können Sie auch die Anzahl der zu überspringenden Zeilen über den Parameter skiprows und den Parameter nrows angeben, um den Bereich der zu lesenden Zeilen anzugeben. 🎜rrreee🎜Als Excel-Datei speichern: 🎜Sobald Sie die Excel-Datei gelesen und verarbeitet haben, möchten Sie die Ergebnisse möglicherweise als neue Excel-Datei speichern. Sie können dies mit der Methode to_excel() erreichen. 🎜rrreee🎜 Die Methode to_excel() akzeptiert einen Dateinamen als Parameter und erstellt eine neue Excel-Datei unter Verwendung der Daten im Datenrahmen. Durch Übergabe des Parameters index=False können Sie das Speichern der Indexspalte in der Excel-Datei vermeiden. 🎜🎜Weitere Operationen: 🎜Zusätzlich zu den oben genannten Operationen bietet Pandas auch viele weitere leistungsstarke Funktionen, die Sie bei der Verarbeitung und Analyse von Excel-Daten unterstützen. Beispielsweise können Sie die Datenverarbeitungsmethoden von Pandas zum Sortieren, Filtern, Gruppieren und für andere Datenoperationen verwenden. Sie können die Methode describe() verwenden, um statistische Zusammenfassungsinformationen der Daten zu erhalten, oder die Methode plot() verwenden, um die Daten darzustellen. 🎜🎜Fazit: 🎜In diesem Artikel haben Sie gelernt, wie Sie die Pandas-Bibliothek zum Lesen von Excel-Dateien verwenden, und haben spezifische Codebeispiele bereitgestellt. Jetzt können Sie mit der Pandas-Bibliothek beginnen, Excel-Daten zu verarbeiten und zu analysieren und weitere Funktionen und Methoden erkunden, die Ihren Anforderungen entsprechen. Ich wünsche Ihnen viel Erfolg auf Ihrem Weg zur Datenverarbeitung und -analyse! 🎜

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPandas-Tutorial: So verwenden Sie diese Bibliothek zum Lesen von Excel-Dateien. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!