Rumah >pembangunan bahagian belakang >Tutorial Python >Bagaimanakah Saya Boleh Memilih dan Membaca Lembaran Kerja Khusus dengan Cekap daripada Fail Excel menggunakan Panda?

Bagaimanakah Saya Boleh Memilih dan Membaca Lembaran Kerja Khusus dengan Cekap daripada Fail Excel menggunakan Panda?

Linda Hamilton
Linda Hamiltonasal
2024-12-05 14:37:141005semak imbas

How Can I Efficiently Select and Read Specific Worksheets from an Excel File using Pandas?

Pemilihan Lembaran Kerja yang Cekap dengan Panda

Apabila bekerja dengan hamparan besar, adalah penting untuk mengoptimumkan kod anda untuk mengelakkan pemuatan data yang tidak perlu. Soalan ini menangani isu membaca lembaran kerja tertentu dalam fail Excel menggunakan pd.read_excel() tanpa memuatkan semula keseluruhan fail beberapa kali.

Untuk menanganinya, penyelesaiannya terletak pada penggunaan pd.ExcelFile. Kelas ini membaca fail Excel sekali dan menyediakan antara muka untuk mengakses lembaran kerja individu. Berikut ialah contoh:

xls = pd.ExcelFile('path_to_file.xls')
df1 = pd.read_excel(xls, 'Sheet1')
df2 = pd.read_excel(xls, 'Sheet2')

Adalah penting untuk ambil perhatian bahawa keseluruhan fail dibaca semasa panggilan ExcelFile(). Walau bagaimanapun, panggilan seterusnya ke pd.read_excel() dengan objek fail yang sama hanya memerlukan mengakses lembaran kerja yang ditentukan.

Argumen sheet_name dalam pd.read_excel() menerima rentetan untuk nama helaian, integer untuk helaian nombor, atau senarai nama atau indeks. Ia lalai kepada 0, menunjukkan lembaran kerja pertama.

Untuk memuatkan semua helaian, nyatakan sheet_name=None. Ini mengembalikan kamus dengan kunci adalah nama/indeks helaian dan nilai adalah bingkai data yang sepadan.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Boleh Memilih dan Membaca Lembaran Kerja Khusus dengan Cekap daripada Fail Excel menggunakan Panda?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan:
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn