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

Contexte

Lorsque vous travaillez avec des données en Python, les fichiers Excel sont une source d'informations courante. Pandas est une bibliothèque puissante pour la manipulation et l'analyse des données, ce qui en fait un outil idéal pour lire et analyser des fichiers Excel.

Utilisation de pd.ExcelFile

Dans l'extrait de code fourni, vous rencontrez une erreur car la méthode pd.io.parsers.ExcelFile.parse attend un deuxième argument, qui est le nom de la feuille dans le fichier Excel. Pour résoudre ce problème, spécifiez le nom de la feuille comme suit :

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

Approche alternative

Au lieu d'utiliser pd.io.parsers.ExcelFile.parse, vous pouvez utiliser read_excel fonction pour lire un fichier Excel dans un DataFrame. Cette méthode est plus intuitive et offre des fonctionnalités supplémentaires :

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

La fonction read_excel automatiquement détecte les noms de feuilles dans le fichier Excel et vous permet de spécifier quelle feuille lire en passant le paramètre sheet_name. Il gère également la conversion d'Excel en DataFrame.

Conversion d'Excel en DataFrame

En utilisant l'une ou l'autre approche, vous pouvez convertir un fichier Excel en DataFrame. Les DataFrames sont des structures de données tabulaires faciles à manipuler et à analyser à l'aide de Pandas. La méthode head() affiche les premières lignes du DataFrame :

print(df.head())

Conclusion

Les deux pd.io.parsers .ExcelFile.parse et pd.read_excel sont des options viables pour lire des fichiers Excel dans Pandas DataFrames. Cependant, pd.read_excel est plus concis et offre des fonctionnalités supplémentaires, ce qui en fait l'approche recommandée pour la plupart des cas d'utilisation.