Python을 사용하여 Excel 파일을 읽는 방법은 무엇입니까? Pandas 라이브러리를 가져옵니다. pd.read_excel() 함수를 사용하여 Excel 파일을 로드합니다. 파일 내용 보기: df.head(). 특정 시트에 액세스: df = pd.read_excel('path/to/excel_file.xlsx', sheet_name='Sheet1'). 특정 셀에 액세스: value = df.iloc[row_index, column_index]. 행과 열을 반복합니다: df.iterrows()의 행에 대해. 변경 사항 저장: df.to
Python을 사용하여 Excel 파일을 읽는 방법
필요한 라이브러리 가져오기
먼저 Excel 파일을 읽으려면 Pandas 라이브러리를 가져와야 합니다.
import pandas as pd
Load Excel 파일
pd.read_excel()
함수를 사용하여 Excel 파일을 로드합니다. pd.read_excel()
函数加载 Excel 文件:
df = pd.read_excel('path/to/excel_file.xlsx')
其中 path/to/excel_file.xlsx
是要加载的 Excel 文件的路径。
查看文件内容
要查看已加载文件的头五行为:
df.head()
访问特定表格和单元格
如果你有多个工作表,可以使用 sheet_name
参数指定要读取的工作表:
df = pd.read_excel('path/to/excel_file.xlsx', sheet_name='Sheet1')
要访问特定单元格,可以使用 iloc
或 loc
函数:
value = df.iloc[row_index, column_index]
或
value = df.loc[row_label, column_label]
迭代行和列
你可以使用 Pandas 的迭代器来遍历行和列:
for row in df.iterrows(): # row 是一个元组,包含行索引和行数据 print(row) for col in df.itercols(): # col 是一个元组,包含列名和列数据 print(col)
保存更改
如果对文件进行了更改,可以使用 to_excel()
df.to_excel('path/to/output_file.xlsx')여기서
path/to/excel_file.xlsx
는 Excel 파일의 경로입니다. 로드할 파일입니다. 🎜🎜🎜파일 내용 보기🎜🎜🎜로드된 파일의 처음 5개 행을 보려면: 🎜rrreee🎜🎜특정 테이블과 셀에 액세스하세요. 🎜🎜🎜시트가 여러 개인 경우 sheet_name
매개변수를 사용할 수 있습니다. 읽을 워크시트를 지정합니다: 🎜rrreee🎜 특정 셀에 액세스하려면 iloc
또는 loc
함수를 사용할 수 있습니다. 🎜rrreee🎜 또는 🎜rrreee🎜🎜행을 반복하고 열 🎜🎜🎜Pandas의 반복자를 사용하여 행과 열을 반복할 수 있습니다. 🎜rrreee🎜🎜변경 사항 저장🎜🎜🎜파일을 변경하는 경우 to_excel()
함수를 사용하여 다음을 수행할 수 있습니다. 변경 사항을 저장하세요: 🎜 rrreee위 내용은 Python에서 Excel 파일 프로그램을 읽는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Python의 유연성은 다중 파리가 지원 및 동적 유형 시스템에 반영되며, 사용 편의성은 간단한 구문 및 풍부한 표준 라이브러리에서 나옵니다. 유연성 : 객체 지향, 기능 및 절차 프로그래밍을 지원하며 동적 유형 시스템은 개발 효율성을 향상시킵니다. 2. 사용 편의성 : 문법은 자연 언어에 가깝고 표준 라이브러리는 광범위한 기능을 다루며 개발 프로세스를 단순화합니다.

Python은 초보자부터 고급 개발자에 이르기까지 모든 요구에 적합한 단순성과 힘에 호의적입니다. 다목적 성은 다음과 같이 반영됩니다. 1) 배우고 사용하기 쉽고 간단한 구문; 2) Numpy, Pandas 등과 같은 풍부한 라이브러리 및 프레임 워크; 3) 다양한 운영 체제에서 실행할 수있는 크로스 플랫폼 지원; 4) 작업 효율성을 향상시키기위한 스크립팅 및 자동화 작업에 적합합니다.

예, 하루에 2 시간 후에 파이썬을 배우십시오. 1. 합리적인 학습 계획 개발, 2. 올바른 학습 자원을 선택하십시오. 3. 실습을 통해 학습 된 지식을 통합하십시오. 이 단계는 짧은 시간 안에 Python을 마스터하는 데 도움이 될 수 있습니다.

Python은 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합한 반면 C는 고성능 및 기본 제어에 적합합니다. 1) Python은 간결한 구문과 함께 사용하기 쉽고 데이터 과학 및 웹 개발에 적합합니다. 2) C는 고성능과 정확한 제어를 가지고 있으며 게임 및 시스템 프로그래밍에 종종 사용됩니다.

Python을 배우는 데 필요한 시간은 개인마다 다릅니다. 주로 이전 프로그래밍 경험, 학습 동기 부여, 학습 리소스 및 방법 및 학습 리듬의 영향을받습니다. 실질적인 학습 목표를 설정하고 실용적인 프로젝트를 통해 최선을 다하십시오.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 게임 및 GUI 개발에서 탁월합니다. 1) 게임 개발은 Pygame을 사용하여 드로잉, 오디오 및 기타 기능을 제공하며 2D 게임을 만드는 데 적합합니다. 2) GUI 개발은 Tkinter 또는 PYQT를 선택할 수 있습니다. Tkinter는 간단하고 사용하기 쉽고 PYQT는 풍부한 기능을 가지고 있으며 전문 개발에 적합합니다.


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