Lesen einer Excel-Datei in Python mit Pandas

Das Laden einer Excel-Datei in einen Pandas-DataFrame ist eine häufige Aufgabe bei der Datenanalyse. Obwohl der von Ihnen erwähnte Ansatz teilweise richtig ist, fehlen einige Details und eine alternative Methode, die effizienter sein kann.

Verwenden von pd.ExcelFile und pd.io.parsers.ExcelFile.parse

Das Problem bei Ihrem ursprünglichen Ansatz besteht darin, dass Sie versuchen, die Parse-Methode der ExcelFile-Klasse direkt und nicht die Instanz der ExcelFile-Klasse aufzurufen. Um diesen Ansatz korrekt zu verwenden, müssen Sie zunächst eine Instanz der ExcelFile-Klasse erstellen und dann die Parse-Methode für diese Instanz aufrufen und dabei den Blattnamen übergeben, den Sie laden möchten.

excel_file = pd.ExcelFile('PATH/FileName.xlsx')
parsed_data = excel_file.parse('Sheet1')

Die Verwendung dieses Ansatzes kann jedoch weniger effizient sein, da Sie zwei Objekte erstellen (die ExcelFile-Instanz und den DataFrame), während Sie mit einem das gleiche Ergebnis erzielen könnten Einzelanweisung:

parsed_data = pd.read_excel('PATH/FileName.xlsx', sheet_name='Sheet1')

Diese Methode verwendet direkt die read_excel-Funktion, um einen Pandas-DataFrame zu erstellen aus einer Excel-Datei. Dies ist ein einfacherer und effizienterer Ansatz.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die empfohlene Methode zum Einlesen einer Excel-Datei in einen Pandas-DataFrame die Verwendung der Funktion pd.read_excel ist und den Dateipfad und den Blattnamen angibt, den Sie laden möchten . Dies bietet eine direkte und effiziente Möglichkeit, mit Excel-Daten in Ihren Python-Programmen zu arbeiten.