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如何使用 Pandas 在 Python 中高效读取 Excel 文件?

发布于2024-11-08
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How to Efficiently Read an Excel File in Python Using Pandas?

使用 Pandas 在 Python 中读取 Excel 文件

将 Excel 文件加载到 pandas DataFrame 中是数据分析中的常见任务。虽然您提到的方法部分正确,但缺少一些细节和更有效的替代方法。

使用 pd.ExcelFile 和 pd.io.parsers.ExcelFile.parse

您最初方法的问题是您尝试直接调用 ExcelFile 类的 parse 方法,而不是 ExcelFile 类的实例。要正确使用此方法,您需要首先创建 ExcelFile 类的实例,然后调用该实例的 parse 方法,传入要加载的工作表名称。

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

但是,使用此方法可能效率较低,因为您正在创建两个对象(ExcelFile 实例和 DataFrame),而您可以使用单指令:

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

该方法直接使用read_excel函数创建pandas DataFrame来自 Excel 文件。这是一种更简单、更高效的方法。

总之,将 Excel 文件读入 pandas DataFrame 的推荐方法是使用 pd.read_excel 函数,指定文件路径和要加载的工作表名称。这提供了一种在 Python 程序中处理 Excel 数据的直接有效的方法。

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