Pandas를 사용하여 Python에서 Excel 파일을 효율적으로 읽는 방법은 무엇입니까?

Pandas를 사용하여 Python에서 Excel 파일 읽기

Pandas DataFrame에 Excel 파일을 로드하는 것은 데이터 분석에서 일반적인 작업입니다. 언급하신 접근 방식은 부분적으로 정확하지만 일부 누락된 세부 정보와 더 효율적일 수 있는 대체 방법이 있습니다.

pd.ExcelFile 및 pd.io.parsers.ExcelFile.parse 사용

초기 접근 방식의 문제는 ExcelFile 클래스의 인스턴스가 아닌 ExcelFile 클래스의 구문 분석 메서드를 직접 호출하려고 한다는 것입니다. 이 접근 방식을 올바르게 사용하려면 먼저 ExcelFile 클래스의 인스턴스를 만든 다음 해당 인스턴스에서 구문 분석 메서드를 호출하여 로드하려는 시트 이름을 전달해야 합니다.

<code class="python">excel_file = pd.ExcelFile('PATH/FileName.xlsx')
parsed_data = excel_file.parse('Sheet1')</code>

그러나 이 방법을 사용하면 단일 명령으로 동일한 결과를 얻을 수 있는 경우 두 개의 개체(ExcelFile 인스턴스와 DataFrame)를 생성하므로 이 접근 방식은 효율성이 떨어질 수 있습니다.

<code class="python">parsed_data = pd.read_excel('PATH/FileName.xlsx', sheet_name='Sheet1')</code>

이 방법은 read_excel 함수를 직접 사용하여 Excel 파일에서 pandas DataFrame을 만듭니다. 더 간단하고 효율적인 접근 방식입니다.

요약하면 Excel 파일을 pandas DataFrame으로 읽는 권장 방법은 pd.read_excel 함수를 사용하여 로드하려는 파일 경로와 시트 이름을 지정하는 것입니다. . 이는 Python 프로그램에서 Excel 데이터로 작업하는 직접적이고 효율적인 방법을 제공합니다.

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