
Pandas是Python數(shù)據(jù)科學(xué)工具包中極其重要的庫(kù)之一,它提供了許多方便的函數(shù)和結(jié)構(gòu),可以幫助我們快速、高效地處理和分析數(shù)據(jù)。在實(shí)際的數(shù)據(jù)分析任務(wù)中,Excel是一個(gè)非常普遍的數(shù)據(jù)源,并且我們通常需要將Excel中的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為Pandas中的DataFrame格式。在這篇文章中,我將介紹如何使用Python中的pandas庫(kù)將Excel工作表中的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為DataFrame。
在開(kāi)始之前,確保你已經(jīng)安裝了pandas庫(kù)。如果你還沒(méi)有安裝,可以通過(guò)以下命令在終端中進(jìn)行安裝:
pip install pandas
接下來(lái),我們需要導(dǎo)入pandas庫(kù)和openpyxl庫(kù)(用于讀取和寫(xiě)入Excel文件)。在Python代碼中,導(dǎo)入這兩個(gè)庫(kù)的方式如下:
import pandas as pd import openpyxl
現(xiàn)在,我們已經(jīng)準(zhǔn)備好將Excel工作表中的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為Pandas DataFrame格式了。下面是具體的步驟:
首先,我們需要從Excel文件中讀取數(shù)據(jù)。我們可以使用openpyxl庫(kù)中的load_workbook()方法打開(kāi)Excel文件,并使用它的active屬性選擇要讀取的工作表。在下面的代碼示例中,我們假設(shè)要讀取的Excel文件名為"example.xlsx",并且要讀取的工作表名為"Sheet1":
# 打開(kāi)Excel文件并選擇工作表 workbook = openpyxl.load_workbook('example.xlsx')
sheet = workbook['Sheet1']
接下來(lái),我們需要將工作表中的數(shù)據(jù)讀取到Python中。我們可以使用openpyxl庫(kù)中的iter_rows()方法遍歷Excel工作表中的每一行,并將它們存儲(chǔ)在一個(gè)列表中。在下面的代碼示例中,我們假設(shè)要讀取的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在從第二行開(kāi)始的列A、列B和列C中:
# 遍歷Excel工作表中的每一行,并將它們存儲(chǔ)在一個(gè)列表中 data = [] for row in sheet.iter_rows(min_row=2, min_col=1, values_only=True):
data.append(row)
在上面的代碼中,我們使用了min_row、min_col參數(shù)指定要讀取的數(shù)據(jù)的起始位置,values_only參數(shù)指定只返回單元格的值而不包括格式等其他信息。
現(xiàn)在,我們已經(jīng)將Excel工作表中的數(shù)據(jù)讀取到了Python中,可以將其轉(zhuǎn)換為Pandas DataFrame格式。我們可以使用pandas庫(kù)中的DataFrame()函數(shù)創(chuàng)建一個(gè)新的DataFrame,并將讀取的數(shù)據(jù)傳遞給它。在下面的代碼示例中,我們假設(shè)要讀取的Excel文件中有三列數(shù)據(jù),分別為"Name"、"Age"和"Salary":
# 將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在Pandas DataFrame中 df = pd.DataFrame(data, columns=['Name', 'Age', 'Salary'])
在上面的代碼中,我們使用了columns參數(shù)指定要?jiǎng)?chuàng)建的DataFrame中的列名。
到此為止,我們已經(jīng)成功地將Excel工作表中的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為了Pandas DataFrame格式。完整的代碼示例如下:
import pandas as pd import openpyxl # 打開(kāi)Excel文件并選擇工作表 workbook = openpyxl.load_workbook('example.xlsx')
sheet = workbook['Sheet1'] # 遍歷Excel工作表中的每一行,并將它們存儲(chǔ)在一個(gè)列表中 data = [] for row in sheet.iter_rows(min_row=2, min_col=1, values_only=True):
data.append(row) # 將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在Pandas DataFrame中 df = pd.DataFrame(data, columns=['Name', 'Age', 'Salary']) # 打印DataFrame print(df)
總之,將Excel工作表中的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換
為Pandas DataFrame格式是一項(xiàng)非常有用的技能,它可以讓我們?cè)赑ython中輕松地進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和可視化。在處理較大的數(shù)據(jù)集時(shí),將Excel工作表中的數(shù)據(jù)讀取到Pandas DataFrame中可能需要一些時(shí)間。因此,在實(shí)際應(yīng)用中,我們通常需要對(duì)代碼進(jìn)行優(yōu)化,以提高讀取速度。
下面是一些有用的技巧可以幫助你更快地將Excel工作表中的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為Pandas DataFrame格式:
使用openpyxl庫(kù)的load_workbook()方法打開(kāi)Excel文件時(shí),可以添加read_only=True參數(shù)來(lái)加快文件讀取速度。
如果要讀取的Excel文件非常大,可以使用pandas庫(kù)的read_excel()函數(shù)來(lái)代替上述步驟。read_excel()函數(shù)可以直接從Excel文件中讀取數(shù)據(jù)并將其轉(zhuǎn)換為DataFrame格式。例如,以下代碼將讀取名為"example.xlsx"的Excel文件中的第一個(gè)工作表,并將其轉(zhuǎn)換為DataFrame格式:
import pandas as pd
df = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name=0)
import pandas as pd
chunk_size = 1000 for chunk in pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name=0, chunksize=chunk_size): # 在此處對(duì)每個(gè)塊進(jìn)行處理
在上面的代碼中,我們使用了chunksize參數(shù)將數(shù)據(jù)分成大小為1000的塊進(jìn)行讀取。然后,我們可以在for循環(huán)中對(duì)每個(gè)塊進(jìn)行處理。這種方法可以幫助我們有效地處理大型Excel文件。
總之,將Excel工作表中的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為Pandas DataFrame格式是Python數(shù)據(jù)分析中非?;A(chǔ)和重要的一個(gè)步驟。本文介紹了如何使用Python的pandas和openpyxl庫(kù)將Excel工作表中的數(shù)據(jù)讀取到DataFrame中,并提供了一些優(yōu)化技巧來(lái)加快讀取速度。通過(guò)掌握這些技能,你將能夠更輕松、更高效地處理和分析Excel數(shù)據(jù)。
推薦學(xué)習(xí)書(shū)籍
《CDA一級(jí)教材》適合CDA一級(jí)考生備考,也適合業(yè)務(wù)及數(shù)據(jù)分析崗位的從業(yè)者提升自我。完整電子版已上線CDA網(wǎng)校,累計(jì)已有10萬(wàn)+在讀~
免費(fèi)加入閱讀:https://edu.cda.cn/goods/show/3151?targetId=5147&preview=0
數(shù)據(jù)分析咨詢請(qǐng)掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號(hào):CDAshujufenxi
LSTM 模型輸入長(zhǎng)度選擇技巧:提升序列建模效能的關(guān)鍵? 在循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)家族中,長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)憑借其解決長(zhǎng)序列 ...
2025-07-11CDA 數(shù)據(jù)分析師報(bào)考條件詳解與準(zhǔn)備指南? ? 在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的時(shí)代浪潮下,CDA 數(shù)據(jù)分析師認(rèn)證愈發(fā)受到矚目,成為眾多有志投身數(shù) ...
2025-07-11數(shù)據(jù)透視表中兩列相乘合計(jì)的實(shí)用指南? 在數(shù)據(jù)分析的日常工作中,數(shù)據(jù)透視表憑借其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)匯總和分析功能,成為了 Excel 用戶 ...
2025-07-11尊敬的考生: 您好! 我們誠(chéng)摯通知您,CDA Level I和 Level II考試大綱將于 2025年7月25日 實(shí)施重大更新。 此次更新旨在確保認(rèn) ...
2025-07-10BI 大數(shù)據(jù)分析師:連接數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)的價(jià)值轉(zhuǎn)化者? ? 在大數(shù)據(jù)與商業(yè)智能(Business Intelligence,簡(jiǎn)稱 BI)深度融合的時(shí)代,BI ...
2025-07-10SQL 在預(yù)測(cè)分析中的應(yīng)用:從數(shù)據(jù)查詢到趨勢(shì)預(yù)判? ? 在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的時(shí)代,預(yù)測(cè)分析作為挖掘數(shù)據(jù)潛在價(jià)值的核心手段,正被廣泛 ...
2025-07-10數(shù)據(jù)查詢結(jié)束后:分析師的收尾工作與價(jià)值深化? ? 在數(shù)據(jù)分析的全流程中,“query end”(查詢結(jié)束)并非工作的終點(diǎn),而是將數(shù) ...
2025-07-10CDA 數(shù)據(jù)分析師考試:從報(bào)考到取證的全攻略? 在數(shù)字經(jīng)濟(jì)蓬勃發(fā)展的今天,數(shù)據(jù)分析師已成為各行業(yè)爭(zhēng)搶的核心人才,而 CDA(Certi ...
2025-07-09【CDA干貨】單樣本趨勢(shì)性檢驗(yàn):捕捉數(shù)據(jù)背后的時(shí)間軌跡? 在數(shù)據(jù)分析的版圖中,單樣本趨勢(shì)性檢驗(yàn)如同一位耐心的偵探,專注于從單 ...
2025-07-09year_month數(shù)據(jù)類型:時(shí)間維度的精準(zhǔn)切片? ? 在數(shù)據(jù)的世界里,時(shí)間是最不可或缺的維度之一,而year_month數(shù)據(jù)類型就像一把精準(zhǔn) ...
2025-07-09CDA 備考干貨:Python 在數(shù)據(jù)分析中的核心應(yīng)用與實(shí)戰(zhàn)技巧? ? 在 CDA 數(shù)據(jù)分析師認(rèn)證考試中,Python 作為數(shù)據(jù)處理與分析的核心 ...
2025-07-08SPSS 中的 Mann-Kendall 檢驗(yàn):數(shù)據(jù)趨勢(shì)與突變分析的有力工具? ? ? 在數(shù)據(jù)分析的廣袤領(lǐng)域中,準(zhǔn)確捕捉數(shù)據(jù)的趨勢(shì)變化以及識(shí)別 ...
2025-07-08備戰(zhàn) CDA 數(shù)據(jù)分析師考試:需要多久?如何規(guī)劃? CDA(Certified Data Analyst)數(shù)據(jù)分析師認(rèn)證作為國(guó)內(nèi)權(quán)威的數(shù)據(jù)分析能力認(rèn)證 ...
2025-07-08LSTM 輸出不確定的成因、影響與應(yīng)對(duì)策略? 長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)作為循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)的一種變體,憑借獨(dú)特的門(mén)控機(jī)制,在 ...
2025-07-07統(tǒng)計(jì)學(xué)方法在市場(chǎng)調(diào)研數(shù)據(jù)中的深度應(yīng)用? 市場(chǎng)調(diào)研是企業(yè)洞察市場(chǎng)動(dòng)態(tài)、了解消費(fèi)者需求的重要途徑,而統(tǒng)計(jì)學(xué)方法則是市場(chǎng)調(diào)研數(shù) ...
2025-07-07CDA數(shù)據(jù)分析師證書(shū)考試全攻略? 在數(shù)字化浪潮席卷全球的當(dāng)下,數(shù)據(jù)已成為企業(yè)決策、行業(yè)發(fā)展的核心驅(qū)動(dòng)力,數(shù)據(jù)分析師也因此成為 ...
2025-07-07剖析 CDA 數(shù)據(jù)分析師考試題型:解鎖高效備考與答題策略? CDA(Certified Data Analyst)數(shù)據(jù)分析師考試作為衡量數(shù)據(jù)專業(yè)能力的 ...
2025-07-04SQL Server 字符串截取轉(zhuǎn)日期:解鎖數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵技能? 在數(shù)據(jù)處理與分析工作中,數(shù)據(jù)格式的規(guī)范性是保證后續(xù)分析準(zhǔn)確性的基礎(chǔ) ...
2025-07-04CDA 數(shù)據(jù)分析師視角:從數(shù)據(jù)迷霧中探尋商業(yè)真相? 在數(shù)字化浪潮席卷全球的今天,數(shù)據(jù)已成為企業(yè)決策的核心驅(qū)動(dòng)力,CDA(Certifie ...
2025-07-04CDA 數(shù)據(jù)分析師:開(kāi)啟數(shù)據(jù)職業(yè)發(fā)展新征程? ? 在數(shù)據(jù)成為核心生產(chǎn)要素的今天,數(shù)據(jù)分析師的職業(yè)價(jià)值愈發(fā)凸顯。CDA(Certified D ...
2025-07-03