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Python 读取 Excel 文件指南

在数据分析和处理的过程中，经常需要与 Excel 文件进行交互。Python 提供了几种方法来读取 Excel 文件，其中最常用的库是 pandas 和 openpyxl。在本文中，我们将探讨如何使用这些工具来读取 Excel 文件。

1. 安装必要的库

首先，我们需要安装 pandas 和 openpyxl。pandas 是一个强大的数据分析库，而 openpyxl 则用来处理 Excel 文件的读取和写入。

bash pip install pandas openpyxl

2. 使用 pandas 读取 Excel 文件

pandas 提供了一个非常简单的方法来读取 Excel 文件，使用 read_excel() 函数。这个函数可以读取 .xls 和 .xlsx 文件格式。

2.1 读取 Excel 文件的基本方法

```python import pandas as pd

读取 Excel 文件

df = pd.read_excel('your_file.xlsx')

打印数据框的前几行

print(df.head()) ```

2.2 读取特定的工作表

如果一个 Excel 文件中包含多个工作表，可以使用 sheet_name 参数来指定需要读取的工作表名称或索引。

```python

读取指定工作表

df = pd.read_excel('your_file.xlsx', sheet_name='Sheet1')

或者通过工作表的索引读取

df = pd.read_excel('your_file.xlsx', sheet_name=0) ```

2.3 读取多个工作表

pandas 也允许同时读取多个工作表并将其返回为一个字典。

```python

读取多个工作表

dfs = pd.read_excel('your_file.xlsx', sheet_name=['Sheet1', 'Sheet2'])

获取特定工作表的数据

df1 = dfs['Sheet1'] df2 = dfs['Sheet2'] ```

2.4 读取特定的列

可以使用 usecols 参数来选择只读取特定的列。

```python

读取指定列

df = pd.read_excel('your_file.xlsx', usecols=['A', 'B', 'C']) ```

2.5 处理缺失值

pandas 自动识别 Excel 中的空值，可以使用 na_values 参数来指定额外的缺失值标识。

```python

将指定值转换为缺失值

df = pd.read_excel('your_file.xlsx', na_values=['NA', 'Missing']) ```

3. 使用 openpyxl 读取 Excel 文件

如果你需要更灵活地控制 Excel 文件的内容，openpyxl 是一个不错的选择。它可以读取和操作 Excel 文件中的每个单元格。

3.1 加载 Excel 文件

```python from openpyxl import load_workbook

加载 Excel 文件

workbook = load_workbook('your_file.xlsx')

获取工作表

sheet = workbook.active

打印工作表的名字

print(sheet.title) ```

3.2 读取单元格的内容

```python

获取特定单元格的值

value = sheet['A1'].value print(value) ```

3.3 迭代读取所有单元格

```python

迭代所有行和列

for row in sheet.iter_rows(min_row=1, max_row=sheet.max_row, min_col=1, max_col=sheet.max_column): for cell in row: print(cell.value, end=' ') print() ```

4. 选择合适的工具

• 如果你只需要简单地读取和处理 Excel 数据，pandas 是最推荐的工具，因为它简单且高效。
• 如果你需要更细致的控制，比如操作单元格、格式化等，openpyxl 是一个更好的选择。

5. 小结

通过使用 pandas 和 openpyxl，Python 提供了强大而灵活的 Excel 文件读取能力。选择合适的工具可以让数据处理更加高效和便捷。

```