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读取excel表是不是用pandas就足够了

pandas也是安装了xlrd才可以读取EXCEL的。如果你用PANDAS读取EXCEL又不需要后续通过pandas来处理数据，那你也可以直接import xlrd来读取EXCEL。

pandas读取excel文件出错什么原因？

注意最后一行的错误提示：

FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'J:/Pepole.xlsx'

这表示此文件在你电脑中不存在，请检查该路径的合法性！

python读取excel格式

Python读写EXCEL文件常用方法大全

Huny 信息网络工程研究中心 2020-12-19

1 前言

python读写excel的方式有很多，不同的模块在读写的讲法上稍有区别，这里我主要介绍几个常用的方式。

用xlrd和xlwt进行excel读写；

用openpyxl进行excel读写；

用pandas进行excel读写；

参考：

2 数据准备

为了方便演示，我这里新建了一个data.xls和data.xlsx文件，第一个工作表sheet1区域“A1:E5”的内容如下，用于测试读写excel的代码：



3 xlrd和xlwt

xlrd是一个库，用于从Excel文件中以.xls格式读取数据和格式化信息

xlwt是一个库，用于将数据和格式化信息写入较旧的Excel文件(例如:.xls)。

示例

pip install xlrd

pip install xlwt



我们开始来读取文件的内容

import xlrd

import os

file_path = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))

base_path = os.path.join(file_path, 'data.xlsx')

book = xlrd.open_workbook(base_path)

sheet1 = book.sheets()[0]

nrows = sheet1.nrows

print('表格总行数', nrows)

ncols = sheet1.ncols

print('表格总列数', ncols)

row3_values = sheet1.row_values(2)

print('第3行值', row3_values)

col3_values = sheet1.col_values(2)

print('第3列值', col3_values)

cell_3_3

Python中的pandas如何读取excel中指定单元格的值？

pandas 读取指定单元格 第2行，第3列

import pandas as pd

df = pd.read_excel('测试.xlsx')

cell = df.iat[0, 2]

[0, 2] 表示单元格的行列 pandas 默认跳过表头从第二行开始 第三列是2 (012)

请问在Pandas用read_excel函数读取数据

利用Python的pandas数据结构来读取excel表格的数据，部分代码如下：

#-*- coding:utf-8 -*-

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

catering_data="catering_sale.xls"

data=pd.read_excel(catering_data,index_col=u'日期')

#读取数据，指定"日期"列为索引列；

大多数书上都是这样写的，但是在Python2.7上运行时出现错误。（没有在Python3.x版本试过）

出现了如下问题：

这里写图片描述

使用help（pd.read_excel）发现参数中有必选参数sheetname,加入到函数中，代码如下：

#-*- coding:utf-8 -*-

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

catering_data="catering_sale.xls"

data=pd.read_excel(catering_data,sheetname=0,index_col=u'日期')

运行成功。

sheetname=0 的意思是：读取xls文件中的第一个表格。（假设文件中有很多个表格）

另外，也可以将文件转换成csv格式，就不需要这个参数了。代码如下：

catering_data="catering_sale.csv"

data=pd.read_csv(catering_data)

1、读取txt数据

In [1]: import pandas as pd

In [2]: mydata_txt = pd.read_csv('C://test_code.txt',sep = '/t',encoding = 'utf-8')

对于中文的文本文件常容易因为编码的问题而读取失败，正如上图所示。遇到这样的编码问题该如何处置呢？解决办法有两种情况：

1）当原始文件txt或csv的数据不是uft8格式时，需要另存为utf8格式编码；

2）如果原始的数据文件就是uft8格式，为了正常读入，需要将read_csv函数的参数encoding设置为utf-8

将原始数据另存为utf8格式的数据，重新读入txt数据

In [3]: mydata_txt = pd.read_csv('C://test.txt',sep = '/t',encoding = 'utf-8')

In [4]: mydata_txt

很顺利，txt文本文件数据就这样进入了Python的口袋里了。

2、读取csv数据

csv文本文件是非常常用的一种数据存储格式，而且其存储量要比Excel电子表格大很多，下面我们就来看看如何利用Python读取csv格式的数据文件：

In [5]: mydata_csv = pd.read_csv('C://test.csv',sep = ',',encoding = 'utf-8')

In [6]: mydata_csv

如果你善于总结的话，你会发现，txt文件和csv文件均可以通过pandas模块中的read_csv函数进行读取。该函数有20多个参数，类似于R中的read.table函数，如果需要查看具体的参数详情，可以查看帮助文档：help(pandas.read_csv)

pandas读取excel文件指定列

读取Excel文件，指定列需要在软件中点击文档表格插入开启。

然后找到信息指定功能。

选定文件进行文件的行列，对比标定列项来进行读取。