Pandas 與 Excel 整合優勢簡介
Pandas 是 Python 生態系中最受歡迎的資料處理與分析工具之一，特別適合處理結構化數據如 Excel 檔案。對於專案經理、團隊協作與知識型工作者來說，經常需要從 Excel 匯入、清理、分析專案進度表、任務分派表、成本預算等資料。Pandas 不僅能快速讀取各種 Excel 格式，還能結合強大的資料處理功能（如篩選、合併、轉換），大幅提升工作效率，減少手動操作錯誤。
安裝 Pandas 及 Excel 相關依賴庫
在開始使用 Pandas 讀取 Excel 前，需先安裝 Pandas 以及對應的 Excel 讀取依賴庫。不同 Excel 格式（如 .xls、.xlsx、.xlsm、.ods）需不同依賴，以下為常見對應關係：
| 檔案格式 | 推薦依賴庫 | 安裝指令 |
|---|---|---|
| .xls | xlrd | pip install pandas xlrd |
| .xlsx/.xlsm | openpyxl | pip install pandas openpyxl |
| .ods | odfpy | pip install pandas odfpy |
建議同時安裝 Pandas 及 openpyxl，以支援主流的 Excel 檔案：
pip install pandas openpyxl
常見安裝問題與解決方法
- 找不到 openpyxl：請確認已安裝 openpyxl，並重啟 Python 環境。
- xlrd 不支援 .xlsx：新版 xlrd 僅支援 .xls，讀取 .xlsx 請改用 openpyxl。
- 安裝權限問題：如遇權限錯誤，可嘗試加上
--user參數。
read_excel 函數完整解析
Pandas 的 read_excel() 是讀取 Excel 文件的核心函數，支援多種參數以應對不同需求。以下為主要參數說明及適用情境：
| 參數 | 用途說明 | 常見應用/注意事項 |
|---|---|---|
| io | 檔案路徑或類檔案物件 | 支援本地路徑、URL |
| sheet_name | 指定工作表（名稱/索引/列表/’all’） | 預設讀第一個表，可讀多表 |
| header | 指定標題列（行號） | 預設0，無標題可設為None |
| names | 自訂欄位名稱（list） | 無標題或需重命名時 |
| index_col | 指定索引欄位（欄號/欄名） | 需以某欄為索引時 |
| usecols | 只讀取特定欄位（如”A:C”、[0,2]、list） | 只需部分欄位時 |
| skiprows | 跳過前幾行（int/list） | 檔案有多餘標頭或說明 |
| dtype | 指定欄位資料型態（dict/str） | 控制欄位型態，避免自動判斷錯誤 |
| parse_dates | 指定欄位自動解析為日期 | 日期欄位常用 |
| na_values | 自訂缺失值標記（list/str/dict） | Excel中空白或特殊符號視為缺失 |
常見錯誤與排查
- ValueError: Excel file format cannot be determined：檔案副檔名或內容與格式不符，請確認檔案正確。
- ImportError: Missing optional dependency ‘openpyxl’：需安裝 openpyxl。
- UnicodeDecodeError：檔案編碼問題，建議確認 Excel 檔案無損壞。
Pandas 讀取 Excel 實戰範例
基本單表讀取
假設有一份專案任務表 tasks.xlsx，內容如下：
| 任務編號 | 任務名稱 | 負責人 | 狀態 |
|---|---|---|---|
| 1 | 需求分析 | Alice | 已完成 |
| 2 | 系統設計 | Bob | 進行中 |
程式碼：
import pandas as pd
df = pd.read_excel('tasks.xlsx')
print(df)
輸出說明：將整份 Excel 第一個工作表轉為 DataFrame，方便後續篩選、分析。
讀取多個工作表
若 Excel 檔案有多個工作表（如「進度」、「人員」），可指定 sheet_name 參數：
sheets = pd.read_excel('tasks.xlsx', sheet_name=['進度', '人員'])
print(sheets['進度'].head())
回傳型態：字典，鍵為工作表名稱，值為 DataFrame。
合併多表範例
若需合併多表資料：
all_sheets = pd.read_excel('tasks.xlsx', sheet_name=None)
combined = pd.concat(all_sheets.values(), ignore_index=True)
只讀取特定欄位/列
- 只讀欄位A與C：
df = pd.read_excel('tasks.xlsx', usecols=['任務編號', '負責人'])
- 跳過前2行：
df = pd.read_excel('tasks.xlsx', skiprows=2)
自定義欄名、指定索引列
- 自訂欄名：
df = pd.read_excel('tasks.xlsx', header=None, names=['ID', '名稱', '負責', '狀態'])
- 指定索引欄：
df = pd.read_excel('tasks.xlsx', index_col='任務編號')
缺失值處理
- 自訂缺失值：
df = pd.read_excel('tasks.xlsx', na_values=['NA', '無'])
- 補齊缺失值：
df.fillna('未填寫', inplace=True)
指定資料型態、日期解析
- 指定型態：
df = pd.read_excel('tasks.xlsx', dtype={'任務編號': str})
- 日期解析：
df = pd.read_excel('tasks.xlsx', parse_dates=['開始日期'])
常見錯誤與排查技巧
依賴庫缺失
- 錯誤訊息：ImportError: Missing optional dependency ‘openpyxl’
- 解法：執行
pip install openpyxl
格式錯誤
- 錯誤訊息：ValueError: Excel file format cannot be determined
- 解法：確認檔案副檔名與內容一致，或另存新檔。
編碼問題
- 錯誤訊息：UnicodeDecodeError
- 解法：確認 Excel 檔案未損壞，或轉存為標準格式。
FAQ
Q1：Pandas 支援哪些 Excel 檔案格式？
A：支援 .xls、.xlsx、.xlsm、.xlsb、.ods 等，需安裝對應依賴庫。
Q2：如何只讀取部分資料？
A：可用 usecols、skiprows、nrows 等參數靈活控制。
Q3：遇到「ImportError: xlrd」怎麼辦？
A：新版 xlrd 僅支援 .xls，讀取 .xlsx 請改用 openpyxl。
進階應用與實務案例
讀取大型 Excel 效能建議
- 只讀取必要欄位（usecols）
- 只讀取部分資料（nrows、skiprows）
- 分批處理多個檔案
多表合併、資料清理
- 利用
pd.concat合併多個工作表 - 搭配
dropna、fillna進行資料清理
專案管理/團隊協作應用
- 匯入專案進度表，快速統計各階段完成度
- 讀取團隊人員名單，自動分配任務
- 分析成本預算表，找出異常支出
Pandas 與其他工具比較
| 工具/函式 | 優點 | 適用情境 |
|---|---|---|
| Pandas | 整合資料分析、支援多格式、效率高 | 分析、批次處理、資料清理 |
| openpyxl | 精細控制 Excel 格式、寫入支援佳 | 需操作格式、公式、批次寫入 |
| Google Sheets API | 雲端協作、即時同步 | 跨團隊協作、雲端自動化 |
建議：若需大量數據分析、資料清理，Pandas 是首選；如需操作 Excel 格式細節，openpyxl 更適合；跨團隊雲端協作則可考慮 Google Sheets API 或 Monday.com、ClickUp 這類專案管理平台。
總結與工具推薦
Pandas 讓你能高效、彈性地讀取與處理 Excel 資料，無論是專案進度追蹤、團隊協作還是數據分析，都能大幅提升工作效率。若你希望進一步優化專案管理流程，建議結合 Monday.com、ClickUp 等現代專案管理工具，讓數據整合與團隊協作更上一層樓。
