使用pandas读取excel

pandas怎么读取excel文件呢？不知道的小伙伴来看看小编今天的分享吧!

pandas读取excel文件，输入代码如下：

import pandas as pd

#使用pandas读取excel文件

xls_file=pd.ExcelFile('./data/workbook.xls')

xls_file.sheet_names#显示出读入excel文件中的表名字

table1=xls_file.parse('first_sheet')

table2=xls_file.parse('second_sheet')

xlsx_file=pd.ExcelFile("./demo.xlsx")

x1=xlsx_file.parse(0)

x2=xlsx_file.parse(1)

#excel文件的写出

#data.to_excel("abc.xlsx",sheet_name="abc",index=False,header=True)  #该条语句会运行失败，原因在于写入的对象是np数组而不是DataFrame对象,只有DataFrame对象才能使用to_excel方法。

DataFrame(data).to_excel("abc.xlsx",sheet_name="123",index=False,header=True)

#excel文件和pandas的交互读写，主要使用到pandas中的两个函数,一个是pd.ExcelFile函数,一个是to_excel函数

拓展资料：

pandas

Pandas是python的一个数据分析包，最初由AQR Capital Management于2008年4月开发，并于2009年底开源出来，目前由专注于Python数据包开发的PyData开发team继续开发和维护，属于PyData项目的一部分。Pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来，因此，pandas为时间序列分析提供了很好的支持。 Pandas的名称来自于面板数据（panel data）和python数据分析（data analysis）。panel data是经济学中关于多维数据集的一个术语，在Pandas中也提供了panel的数据类型。

pandas数据结构

Series：一维数组，与Numpy中的一维array类似。二者与Python基本的数据结构List也很相近。Series如今能保存不同种数据类型，字符串、boolean值、数字等都能保存在Series中。

Time- Series：以时间为索引的Series。

DataFrame：二维的表格型数据结构。很多功能与R中的data.frame类似。可以将DataFrame理解为Series的容器。

Panel ：三维的数组，可以理解为DataFrame的容器。

Panel4D：是像Panel一样的4维数据容器。

PanelND：拥有factory集合，可以创建像Panel4D一样N维命名容器的模块。

以上就是小编今天的分享了，希望可以帮助到大家。