Lesen einer Excel-Datei in Python mit Pandas

Hintergrund

Bei der Arbeit mit Daten in Python sind Excel-Dateien eine häufige Informationsquelle. Pandas ist eine leistungsstarke Bibliothek zur Datenbearbeitung und -analyse und somit ein ideales Werkzeug zum Lesen und Analysieren von Excel-Dateien.

Verwendung von pd.ExcelFile

Im bereitgestellten Codeausschnitt tritt ein Fehler auf weil die pd.io.parsers.ExcelFile.parse-Methode ein zweites Argument erwartet, nämlich den Blattnamen in der Excel-Datei. Um dieses Problem zu beheben, geben Sie den Blattnamen wie folgt an:

newFile = pd.ExcelFile(PATH\\FileName.xlsx)
ParsedData = pd.io.parsers.ExcelFile.parse(newFile, 'Sheet1')

Alternativer Ansatz

Anstelle von pd.io.parsers.ExcelFile.parse können Sie read_excel verwenden Funktion zum Einlesen einer Excel-Datei in einen DataFrame. Diese Methode ist intuitiver und bietet zusätzliche Funktionalität:

df = pd.read_excel('PATH\\FileName.xlsx', sheet_name='Sheet1')

Die Funktion read_excel automatisch Erkennt die Blattnamen in der Excel-Datei und ermöglicht es Ihnen, durch Übergabe des Parameters sheet_name anzugeben, welches Blatt gelesen werden soll. Es übernimmt auch die Konvertierung von Excel in einen DataFrame.

Konvertieren von Excel in einen DataFrame

Mit beiden Ansätzen können Sie eine Excel-Datei in einen DataFrame konvertieren. DataFrames sind tabellarische Datenstrukturen, die mit Pandas einfach zu manipulieren und zu analysieren sind. Die Methode head() zeigt die ersten Zeilen des DataFrame an:

print(df.head())

Conclusion

Beide pd.io.parser .ExcelFile.parse und pd.read_excel sind praktikable Optionen zum Einlesen von Excel-Dateien in Pandas DataFrames. Allerdings ist pd.read_excel prägnanter und bietet zusätzliche Funktionalität, sodass es für die meisten Anwendungsfälle der empfohlene Ansatz ist.