使用 Pandas 在 Python 中讀取 Excel 檔案
背景
在 Python 中處理資料時,Excel 檔案是常見的資訊來源。 Pandas 是一個強大的資料操作和分析函式庫,使其成為讀取和解析 Excel 檔案的理想工具。
使用pd.ExcelFile
在提供的程式碼片段中,您遇到錯誤因為pd.io.parsers.ExcelFile.parse 方法需要第二個參數,即Excel 檔案中的工作表名稱。若要修正此問題,請指定工作表名稱,如下所示:
<code class="python">newFile = pd.ExcelFile(PATH\FileName.xlsx) ParsedData = pd.io.parsers.ExcelFile.parse(newFile, 'Sheet1')</code>
替代方法
您可以使用read_excel 函數來讀取,而不是使用pd.io.parsers. ExcelFile.parse將Excel 檔案轉換為DataFrame。此方法更直觀,並提供了附加功能:
<code class="python">df = pd.read_excel('PATH\FileName.xlsx', sheet_name='Sheet1')</code>
read_excel 函數會自動偵測 Excel 檔案中的工作表名稱,並允許您透過傳遞sheet_name 參數來指定要讀取哪個工作表。它還處理從 Excel 到 DataFrame 的轉換。
將 Excel 轉換為 DataFrame
使用任一方法,您都可以將 Excel 檔案轉換為 DataFrame。 DataFrame 是表格資料結構,很容易使用 Pandas 進行操作和分析。 head() 方法顯示DataFrame 的前幾行:
<code class="python">print(df.head())</code>
結論
pd.io.parsers.ExcelFile.parse 和pd.read_excel 都是讀取到Excel 的可行選項檔到Excel 的可行選項檔Pandas DataFrames 中。然而,pd.read_excel 更簡潔並提供附加功能,使其成為大多數用例的建議方法。
以上是如何使用 Pandas 在 Python 中讀取 Excel 檔案時修復 pd.io.parsers.ExcelFile.parse 錯誤的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

Python和C 各有優勢,選擇應基於項目需求。 1)Python適合快速開發和數據處理,因其簡潔語法和動態類型。 2)C 適用於高性能和系統編程,因其靜態類型和手動內存管理。

選擇Python還是C 取決於項目需求:1)如果需要快速開發、數據處理和原型設計,選擇Python;2)如果需要高性能、低延遲和接近硬件的控制,選擇C 。

通過每天投入2小時的Python學習,可以有效提升編程技能。 1.學習新知識:閱讀文檔或觀看教程。 2.實踐:編寫代碼和完成練習。 3.複習:鞏固所學內容。 4.項目實踐:應用所學於實際項目中。這樣的結構化學習計劃能幫助你係統掌握Python並實現職業目標。

在兩小時內高效學習Python的方法包括:1.回顧基礎知識,確保熟悉Python的安裝和基本語法;2.理解Python的核心概念,如變量、列表、函數等;3.通過使用示例掌握基本和高級用法;4.學習常見錯誤與調試技巧;5.應用性能優化與最佳實踐,如使用列表推導式和遵循PEP8風格指南。

Python適合初學者和數據科學,C 適用於系統編程和遊戲開發。 1.Python簡潔易用,適用於數據科學和Web開發。 2.C 提供高性能和控制力,適用於遊戲開發和系統編程。選擇應基於項目需求和個人興趣。

Python更適合數據科學和快速開發,C 更適合高性能和系統編程。 1.Python語法簡潔,易於學習,適用於數據處理和科學計算。 2.C 語法複雜,但性能優越,常用於遊戲開發和系統編程。

每天投入兩小時學習Python是可行的。 1.學習新知識:用一小時學習新概念,如列表和字典。 2.實踐和練習:用一小時進行編程練習,如編寫小程序。通過合理規劃和堅持不懈,你可以在短時間內掌握Python的核心概念。

Python更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。


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