Leer un archivo de Excel en Python usando Pandas

Antecedentes

Cuando se trabaja con datos en Python, los archivos de Excel son una fuente común de información. Pandas es una poderosa biblioteca para la manipulación y análisis de datos, lo que la convierte en una herramienta ideal para leer y analizar archivos de Excel.

Usando pd.ExcelFile

En el fragmento de código proporcionado, encuentra un error porque el método pd.io.parsers.ExcelFile.parse espera un segundo argumento, que es el nombre de la hoja en el archivo de Excel. Para rectificar este problema, especifique el nombre de la hoja de la siguiente manera:

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

Enfoque alternativo

En lugar de usar pd.io.parsers.ExcelFile.parse, puede usar read_excel función para leer un archivo de Excel en un DataFrame. Este método es más intuitivo y proporciona funcionalidad adicional:

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

La función read_excel automáticamente detecta los nombres de las hojas en el archivo de Excel y le permite especificar qué hoja leer pasando el parámetro nombre_hoja. También maneja la conversión de Excel a un DataFrame.

Conversión de Excel a DataFrame

Utilizando cualquier enfoque, puede convertir un archivo de Excel a un DataFrame. Los DataFrames son estructuras de datos tabulares que son fáciles de manipular y analizar con Pandas. El método head() muestra las primeras filas del DataFrame:

print(df.head())

Conclusión

Ambos pd.io.parsers .ExcelFile.parse y pd.read_excel son opciones viables para leer archivos de Excel en Pandas DataFrames. Sin embargo, pd.read_excel es más conciso y ofrece funcionalidad adicional, lo que lo convierte en el enfoque recomendado para la mayoría de los casos de uso.