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pd.read_excel 教學:深入解析如何使用 Pandas 語法讀取 Excel 檔案

這是一個關於如何使用Python的pandas庫中的pd.read_excel函數進行Excel文件讀取的詳盡教學,涵蓋基本操作、參數設定與常見問題解答,助您輕鬆掌握數據處理技能。

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概述

在Python中,pandas是用於數據分析的強大工具。在pandas庫中,pd.read_excel函數用於從Excel文件中讀取數據並將其轉換為DataFrame。這篇教學將詳細介紹如何使用pd.read_excel來讀取Excel文件,以及不同的參數與設定。

安裝pandas與openpyxl

在使用pd.read_excel之前,你需要確保已經安裝了pandas庫,以及openpyxl(用於讀取Excel文件的庫)。你可以使用以下命令來安裝這些庫:

pip install pandas openpyxl

基本用法

最基本的讀取Excel文件的方法是僅指定文件名。以下是如何讀取位於當前目錄中的Excel文件:

import pandas as pd

# 讀取Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 顯示前五行數據
print(df.head())

指定工作表

一個Excel文件可能包含多個工作表。你可以使用sheet_name參數來指定要讀取的工作表。可以使用名稱或索引來指定工作表。默認情況下,pd.read_excel讀取第一個工作表:

# 指定工作表名稱
df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet2')

# 指定工作表索引(從0開始)
df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name=1)

讀取多個工作表

如果你需要一次讀取多個工作表,sheet_name參數可以是一個列表或None來讀取所有工作表:

# 讀取多個指定工作表
dfs = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name=['Sheet1', 'Sheet2'])

# 讀取所有工作表
dfs = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name=None)

這將返回一個字典,其中鍵是工作表名稱,值是對應的DataFrame。

指定列與行

使用列名(或列索引)

如果只需特定的列,可以使用usecols參數來指定所需的列:

# 指定列名稱
df = pd.read_excel('data.xlsx', usecols=['A', 'C', 'E'])

# 指定列索引
df = pd.read_excel('data.xlsx', usecols=[0, 2, 4])

跳過行

如果需要跳過文件中的某些行,可以使用skiprows參數:

# 跳過前五行
df = pd.read_excel('data.xlsx', skiprows=5)

處理缺失值

在數據處理過程中,可能會遇到缺失值。你可以使用na_values參數來指定應該被視為缺失值的數據:

# 將特定值視為缺失值
df = pd.read_excel('data.xlsx', na_values=['NA', 'Missing'])

設置數據類型

在讀取數據時,可以使用dtypes參數指定每一列的數據類型:

# 指定數據類型
df = pd.read_excel('data.xlsx', dtype={'A': str, 'B': int, 'C': float})

結語

這篇教學介紹了如何使用pd.read_excel讀取Excel文件及其多種參數設置來滿足不同的需求。通過靈活使用這些參數,你可以輕鬆地讀取和處理Excel文件中的數據。

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