Pandas を使用して Python で Excel ファイルを読み取る
Excel ファイルを pandas DataFrame にロードすることは、データ分析の一般的なタスクです。あなたが言及したアプローチは部分的には正しいですが、いくつかの詳細が欠けており、より効率的な代替方法があります。
pd.ExcelFile および pd.io.parsers.ExcelFile.parse を使用する
最初のアプローチの問題は、ExcelFile クラスのインスタンスではなく、ExcelFile クラスの parse メソッドを直接呼び出そうとしていることです。この方法を正しく使用するには、まず ExcelFile クラスのインスタンスを作成し、次にそのインスタンスで parse メソッドを呼び出し、ロードするシート名を渡します。
<code class="python">excel_file = pd.ExcelFile('PATH/FileName.xlsx') parsed_data = excel_file.parse('Sheet1')</code>
ただし、これを使用すると、このアプローチは、単一の命令で同じ結果を達成できる場合でも、2 つのオブジェクト (ExcelFile インスタンスと DataFrame) を作成するため、効率が低くなる可能性があります。
<code class="python">parsed_data = pd.read_excel('PATH/FileName.xlsx', sheet_name='Sheet1')</code>
このメソッドは、read_excel 関数を直接使用して、 Excel ファイルから pandas DataFrame を作成します。これは、よりシンプルで効率的なアプローチです。
要約すると、Excel ファイルを pandas DataFrame に読み取るための推奨される方法は、pd.read_excel 関数を使用し、読み込むファイル パスとシート名を指定することです。 。これにより、Python プログラムで Excel データを操作するための直接的かつ効率的な方法が提供されます。
以上がPandas を使用して Python で Excel ファイルを効率的に読み取る方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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To CreateapythonList、usesquareBrackets []およびSeparateItemswithcommas.1)listsaredynamicandcanholdmixdatatypes.2)useappend()、remaid()、andslicingformanipulation.3)listcompreheNsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsientionforcreating.4)

金融、科学研究、医療、およびAIの分野では、数値データを効率的に保存および処理することが重要です。 1)財務では、メモリマッピングされたファイルとnumpyライブラリを使用すると、データ処理速度が大幅に向上する可能性があります。 2)科学研究の分野では、HDF5ファイルはデータストレージと取得用に最適化されています。 3)医療では、インデックス作成やパーティション化などのデータベース最適化テクノロジーがデータのパフォーマンスを向上させます。 4)AIでは、データシャーディングと分散トレーニングがモデルトレーニングを加速します。システムのパフォーマンスとスケーラビリティは、適切なツールとテクノロジーを選択し、ストレージと処理速度の間のトレードオフを検討することにより、大幅に改善できます。

pythonarraysarasarecreatedusingthearraymodule、notbuilt-inlikelists.1)importthearraymodule.2)specifytheTypecode、emg。、 'i'forintegers.3)Arraysofferbettermemoreefficiency forhomogeneousdatabutlasefutablethanlists。

Shebangラインに加えて、Pythonインタープリターを指定するには多くの方法があります。1。コマンドラインから直接Pythonコマンドを使用します。 2。バッチファイルまたはシェルスクリプトを使用します。 3. makeやcmakeなどのビルドツールを使用します。 4. Invokeなどのタスクランナーを使用します。各方法には利点と短所があり、プロジェクトのニーズに合った方法を選択することが重要です。

forhandlinglaredataSetsinpython、usenumpyArrays forbetterperformance.1)numpyarraysarememory-effictientandfasterfornumericaloperations.2)nusinnnnedarytypeconversions.3)レバレッジベクトル化は、測定済みのマネージメーシェイメージーウェイズデイタイです

inpython、listsusedynamicmemoryallocation with allocation、whilenumpyArraysalocatefixedmemory.1)listsallocatemorememorythanneededededinitivative.2)numpyArrayasallocateexactmemoryforements、rededicablebutlessflexibilityを提供します。

inpython、youcanspecthedatatypeyfelemeremodelernspant.1)usenpynernrump.1)usenpynerp.dloatp.ploatm64、フォーマーpreciscontrolatatypes。


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