Lecture d'un fichier Excel en Python à l'aide de Pandas

Le chargement d'un fichier Excel dans un DataFrame pandas est une tâche courante dans l'analyse des données. Bien que l'approche que vous avez mentionnée soit partiellement correcte, il manque quelques détails et une méthode alternative qui peut être plus efficace.

Utilisation de pd.ExcelFile et pd.io.parsers.ExcelFile.parse

Le problème avec votre approche initiale est que vous essayez d'appeler directement la méthode d'analyse de la classe ExcelFile, plutôt que l'instance de la classe ExcelFile. Pour utiliser cette approche correctement, vous devez d'abord créer une instance de la classe ExcelFile, puis appeler la méthode d'analyse sur cette instance, en transmettant le nom de la feuille que vous souhaitez charger.

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

Cependant, l'utilisation de cette approche peut être moins efficace car vous créez deux objets (l'instance ExcelFile et le DataFrame), alors que vous pourriez obtenir le même résultat avec un instruction unique :

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

Cette méthode utilise directement la fonction read_excel pour créer un DataFrame pandas à partir d'un fichier Excel. C'est une approche plus simple et plus efficace.

En résumé, la méthode recommandée pour lire un fichier Excel dans un DataFrame pandas est d'utiliser la fonction pd.read_excel, en spécifiant le chemin du fichier et le nom de la feuille que vous souhaitez charger. . Cela fournit un moyen direct et efficace de travailler avec des données Excel dans vos programmes Python.