使用 Pandas 在 Python 中读取 Excel 文件

背景

在 Python 中处理数据时，Excel 文件是常见的信息源。 Pandas 是一个强大的数据操作和分析库，使其成为读取和解析 Excel 文件的理想工具。

使用 pd.ExcelFile

在提供的代码片段中，您遇到错误因为 pd.io.parsers.ExcelFile.parse 方法需要第二个参数，即 Excel 文件中的工作表名称。要纠正此问题，请指定工作表名称，如下所示：

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

替代方法

您可以使用 read_excel 而不是使用 pd.io.parsers.ExcelFile.parse函数将 Excel 文件读入 DataFrame。这种方法更加直观，并且提供了额外的功能：

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

read_excel函数自动检测 Excel 文件中的工作表名称，并允许您通过传递sheet_name 参数来指定要读取的工作表。它还处理从 Excel 到 DataFrame 的转换。

将 Excel 转换为 DataFrame

使用任一方法，您都可以将 Excel 文件转换为 DataFrame。 DataFrame 是表格数据结构，很容易使用 Pandas 进行操作和分析。 head() 方法显示 DataFrame 的前几行：

print(df.head())

结论

两个 pd.io.parsers .ExcelFile.parse 和 pd.read_excel 是将 Excel 文件读入 Pandas DataFrame 的可行选项。然而，pd.read_excel 更简洁并提供附加功能，使其成为大多数用例的推荐方法。