如何使用 Pandas 将 excel 文件导入 Python？
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以 CSV 格式获取数据集并不总是可能的。因此， 【熊猫】 为我们提供了将其他格式的数据集转换为数据框的功能。excel 文件有一个“”。“xlsx”格式。
在开始之前，我们需要安装几个库。
pip install pandas
pip install xlrd
要使用 Pandas 将 Excel 文件导入 Python，我们必须使用Pandas . read _ Excel()函数。
语法: pandas.read_excel( io ， sheet_name=0 ， header=0 ，name = None，…。)
返回:数据帧或数据帧字典。
假设 Excel 文件如下所示:
现在，我们可以深入研究代码。
例 1: 读取 Excel 文件。
Python 3
import pandas as pd
df = pd.read_excel("sample.xlsx")
print(df)
输出:
示例 2: 要选择特定的列，我们可以传递一个参数“ index_col ”。
Python 3
import pandas as pd
# Here 0th column will be extracted
df = pd.read_excel("sample.xlsx",
index_col = 0)
print(df)
输出:
示例 3: 如果您不喜欢列的初始标题，可以使用参数“标题”将其更改为索引。
Python 3
import pandas as pd
df = pd.read_excel('sample.xlsx',
header = None)
print(df)
输出:
示例 4: 如果要更改特定列的数据类型，可以使用参数“ dtype ”来完成。
Python 3
import pandas as pd
df = pd.read_excel('sample.xlsx',
dtype = {"Products": str,
"Price":float})
print(df)
输出:
示例 5: 如果您有未知值，那么您可以使用参数“ na_values 来处理它。它会将上述未知值转换为“ NaN
Python 3
import pandas as pd
df = pd.read_excel('sample.xlsx',
na_values =['item1',
'item2'])
print(df)
输出:
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