Pandas를 사용하여 Python에서 Excel 파일 읽기

Pandas DataFrame에 Excel 파일을 로드하는 것은 데이터 분석에서 일반적인 작업입니다. 언급하신 접근 방식은 부분적으로 정확하지만 일부 누락된 세부 정보와 더 효율적일 수 있는 대체 방법이 있습니다.

pd.ExcelFile 및 pd.io.parsers.ExcelFile.parse 사용

초기 접근 방식의 문제는 ExcelFile 클래스의 인스턴스가 아닌 ExcelFile 클래스의 구문 분석 메서드를 직접 호출하려고 한다는 것입니다. 이 접근 방식을 올바르게 사용하려면 먼저 ExcelFile 클래스의 인스턴스를 만든 다음 해당 인스턴스에서 구문 분석 메서드를 호출하여 로드하려는 시트 이름을 전달해야 합니다.

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

그러나 이 접근 방식을 사용하면 두 개의 개체(ExcelFile 인스턴스와 DataFrame)를 생성하므로 효율성이 떨어질 수 있습니다. 단일 명령:

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

이 메서드는 read_excel 함수를 직접 사용하여 Pandas DataFrame을 생성합니다. Excel 파일에서. 더 간단하고 효율적인 접근 방식입니다.

요약하면 Excel 파일을 Pandas DataFrame으로 읽는 권장 방법은 pd.read_excel 함수를 사용하여 로드하려는 파일 경로와 시트 이름을 지정하는 것입니다. . 이는 Python 프로그램에서 Excel 데이터로 작업하는 직접적이고 효율적인 방법을 제공합니다.