Pandas 教學:詳解如何使用該程式庫讀取Excel 文件,需要具體程式碼範例
Pandas 是一種常用的資料處理庫,具有許多強大的功能,尤其是在數據處理方面非常方便。在實際的資料處理過程中,經常需要讀取 Excel 檔案。本文將詳解如何使用 Pandas 函式庫讀取 Excel 文件,並提供具體的程式碼範例。
- 導入Pandas 函式庫
使用Pandas 函式庫需要先導入該函式庫:
import pandas as pd
其中,pd 是Pandas 函式庫的別名,這樣可以更方便地使用Pandas 的相關方法。
- 讀取Excel 檔案
使用Pandas 讀取Excel 檔案非常方便,只需要一行程式碼即可實現:
data = pd.read_excel('file_name.xlsx')
其中,file_name. xlsx 是Excel 檔案的名稱,該檔案與Python 腳本在同一個目錄下。
如果Excel 檔案不在同一個目錄下,則需要指定完整的路徑,例如:
data = pd.read_excel('C:/Users/username/Desktop/file_name.xlsx')
讀取Excel 檔案後,可以透過以下方式查看檔案中的資料:
print(data.head())
head() 方法可以查看Excel 檔案的前5 行資料。如果需要查看更多行,可以將括號中的數字改為需要查看的行數,例如:
print(data.head(10))
- 指定需要讀取的Excel 表格
當Excel 檔案中含有多個表格時,需要指定需要讀取的表格,例如:
data = pd.read_excel('file_name.xlsx', sheet_name='Sheet1')
其中,sheet_name 用於指定需要讀取的表格名稱。如果需要讀取多個表格,可以將 sheet_name 改為一個列表,例如:
data = pd.read_excel('file_name.xlsx', sheet_name=['Sheet1', 'Sheet2'])
這樣可以將 Sheet1 和 Sheet2 兩個表格的資料一次讀取出來,儲存在一個字典中。
- 讀取特定行或列
當Excel 表格中資料較多時,我們有時只需要讀取其中的一些行或列,可以使用Pandas 的loc和iloc 方法實作:
-
loc 方法可以讀取指定的行或列數據,實例如下:
data = pd.read_excel('file_name.xlsx') # 读取第 3 行数据 print(data.loc[2]) # 读取名称为 'column_name' 的列数据 print(data.loc[:, 'column_name']) # 读取第 3 行、名称为 'column_name' 的数据 print(data.loc[2, 'column_name'])
-
iloc 方法可以讀取指定的行或列數據,不過需要使用整數的位置索引,實例如下:
data = pd.read_excel('file_name.xlsx') # 读取第 3 行数据 print(data.iloc[2]) # 读取第 3 行、第 4 列数据 print(data.iloc[2, 3]) # 读取第 2-4 行、第 1-3 列的数据 print(data.iloc[1:4, 0:3])
- #讀取Excel 檔案中的列名
data = pd.read_excel('file_name.xlsx') # 读取所有列名 print(data.columns.values) # 读取第 3 列的列名 print(data.columns.values[2])其中,columns.values 用來傳回列名清單。在 Python 中,列表的索引從 0 開始。
- 將資料寫入 Excel 檔案
data = pd.DataFrame({'姓名': ['张三', '李四', '王五'], '年龄': [18, 22, 25]}) # 将数据写入名为 'MySheet' 的表格中 data.to_excel('file_name.xlsx', sheet_name='MySheet', index=False)其中,to_excel() 方法用於將資料寫入Excel 文件,第一個參數為Excel 文件名,第二個參數為要寫入的表格名稱,index=False 表示不需要寫入索引列。
- 結語
以上是pandas教學:詳解如何使用本函式庫讀取Excel文件的詳細內容。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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