Pandas를 사용하여 Python에서 Excel 파일을 읽는 방법

Pandas를 사용하여 Python에서 Excel 파일 읽기

개요

이 기사에서는 Excel 파일을 읽고 Excel로 변환하는 방법을 살펴보겠습니다. 팬더 데이터프레임. Pandas는 데이터 분석 및 조작에 널리 사용되는 Python 라이브러리이며, Pandas의 ExcelFile 클래스는 Excel 파일을 읽는 편리한 방법을 제공합니다.

xlrd 사용

Excel 파일을 읽는 한 가지 방법은 xlrd를 사용하는 것입니다. 도서관. 수행 방법은 다음과 같습니다.

<code class="python">import xlrd

workbook = xlrd.open_workbook('FileName.xlsx')
sheet = workbook.sheet_by_index(0)

for row_index in range(sheet.nrows):
    row_data = [sheet.cell(row_index, col_index).value for col_index in range(sheet.ncols)]
    print(row_data)</code>

이 방법을 사용하면 Excel 파일의 행과 열을 반복할 수 있습니다.

Pandas 사용

또 다른 효율적인 방법 Pandas를 사용하여 Excel 파일을 읽는 방법은 다음과 같습니다.

<code class="python">import pandas as pd

newFile = pd.ExcelFile('FilePath\FileName.xlsx')
sheet_names = newFile.sheet_names
parsed_data = newFile.parse(sheet_names[0])

print(parsed_data.head())</code>

파싱할 첫 번째 시트 이름을 전달하여 Pandas Dataframe으로 변환할 수 있습니다. 또는 루프를 사용하여 모든 시트를 반복할 수 있습니다.

<code class="python">for sheet_name in newFile.sheet_names:
    parsed_data = newFile.parse(sheet_name)
    print(parsed_data.head())</code>

고려 사항

Pandas를 사용하여 Excel 파일을 읽을 때 다음 사항을 고려하는 것이 중요합니다.

• 파일 확장자(.xlsx/.xls)와 경로가 올바른지 확인하세요.
• Excel 파일에 여러 시트가 포함된 경우 원하는 시트 이름을 지정하거나 모든 시트를 반복하세요.
• 누락된 값 처리 구문 분석에서 누락된 값을 지정하여 적절하게 사용하세요.
• 대용량 파일로 작업할 경우 잠재적인 메모리 문제에 유의하세요.

위 내용은 Pandas를 사용하여 Python에서 Excel 파일을 읽는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!