如何使用 Pandas 在 Python 中高效读取 Excel 文件？

使用 Pandas 在 Python 中读取 Excel 文件

将 Excel 文件加载到 pandas DataFrame 中是数据分析中的常见任务。虽然您提到的方法部分正确，但缺少一些细节和更有效的替代方法。

使用 pd.ExcelFile 和 pd.io.parsers.ExcelFile.parse

您最初方法的问题是您尝试直接调用 ExcelFile 类的 parse 方法，而不是 ExcelFile 类的实例。要正确使用此方法，您需要首先创建 ExcelFile 类的实例，然后调用该实例的 parse 方法，传入要加载的工作表名称。

<code class="python">excel_file = pd.ExcelFile('PATH/FileName.xlsx')
parsed_data = excel_file.parse('Sheet1')</code>

但是，使用此方法这种方法的效率可能较低，因为您正在创建两个对象（ExcelFile 实例和 DataFrame），而您可以使用一条指令获得相同的结果：

<code class="python">parsed_data = pd.read_excel('PATH/FileName.xlsx', sheet_name='Sheet1')</code>

此方法直接使用 read_excel 函数来从 Excel 文件创建 pandas DataFrame。这是一种更简单、更高效的方法。

综上所述，将 Excel 文件读入 pandas DataFrame 的推荐方法是使用 pd.read_excel 函数，指定文件路径和要加载的工作表名称。这提供了一种在 Python 程序中处理 Excel 数据的直接有效的方法。

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