Python必备技能：用pandas读Excel常见操作
想要操控你 ， 必须要先读懂你...
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1）读取没有表头的表单
下面这个表单没有表头：
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pd.read_excel方法中的参数header默认为0 ， 也就是默认以表单的第一行内容作为表头 ， 但当表单没有表头时 ， 则需要将参数header设置为None 。 df=pd.read_excel('./data.xlsx',header=None)print(df)
结果如下：
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这时候 ， 会根据列索引生成表头信息 。
2）读取多表头的表单
下面表单的第一二行都属于表头：
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可设置参数header为[0,1]：df=pd.read_excel('./data.xlsx',header=[0,1])print(df)
结果如下：
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忽略这里的不对齐问题 ， Pycharm的默认显示就是这样 。
3）读取已有索引的表单
下面的表单打算以班级作为索引：
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可设置参数index_col为0（或为‘班级’）：df=pd.read_excel('./data.xlsx',index_col=0)print(df)
结果如下：
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同上 ， 忽略这里的不对齐 ， Pycharm默认显示就这样 。
【Python必备技能：用pandas读Excel常见操作】4）读取指定列
下面的表单 ， 只需读取学生的语数外的成绩：
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设置参数usecols为['语文','数学','英语'] ， 当然也可以用索引值[0,1,2] ， 或者使用‘A:C’ ， 但个人更喜欢使用第一种 ， 因为当列数发生变化时 ， 后两者方法也要跟着变动 ， 而第一种使用列名的方式则不需要变动 。 df=pd.read_excel('./data.xlsx',usecols=['语文','数学','英语'])print(df)
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这种操作 ， 相比较于一次性读取全部数据 ， 然后再进行选取 ， 会节省内存及时间 。
5）跳过某些行
下面的表单需跳过第一行空白行 ， 且不需要小樱同学数据：
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可对参数skiprows进行设置 ， 如果仅传入一个int型数值 ， 则代表从第一行开始算起 ， 总共跳过多少行 。 如果是一个列表 ， 那么里面的每个元素代表需要跳过的行索引 。
若skiprows为1 ， 则表示从第一行开始算起 ， 共跳过了1行数据 。 若skiprows为[0,4] ， 表示跳过索引为0和4的行数据 。 df=pd.read_excel('./data.xlsx',skiprows=[0,4])print(df)
结果如下：
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同上 ， 相比较于一次性读取全部数据 ， 然后再进行选取 ， 会节省内存及时间 。
6）读取全部表单
下面Excel中共有三个表单：
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如果想一次性读取全部的表单内容 ， 可设置参数sheet_name为None 。 df=pd.read_excel('./data.xlsx',sheet_name=None)print(df)
结果如下：
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返回的是一个字典 ， key值就是每个表单的名字 ， value值就是对应表单的dataframe格式内容 。
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