用Python的pandas读取excel文件中的数据

本文介绍: 使用 pandas的read _excel()方法，可通过文件路径直接读取。注意到，在一个 exc el 文件中有多个 sheet，因此，对exc el 文件的读取实际上是读取指定文件、并同时指定 sheet下的数据。可以一次读取一个 sheet，也可以一次读取多个 sh eet，同时读取多个 sheet时后续操作可能不够方便，因此建议一次性只读取一个 sheet。

一、前言

hello呀！各位铁子们大家好呀，今天呢来和大家聊一聊用Py th on的pandas 读取 exc el 文件中的数据。

二、读取Ex cel文件

使用 pandas的read _exc el()方法，可通过文件路径直接读取。注意到，在一个 exc el 文件中有多个 s heet，因此，对exc el文件的读取实际上是读取指定文件、并同时指定 s heet下的数据。可以一次读取一个 s heet，也可以一次读取多个 sheet，同时读取多个 sheet时后续操作可能不够方便，因此建议一次性只读取一个sheet。

当只读取一个sheet时，返回的是DataFrame类型，这是一种表格数据类型，它清晰地展示出了数据的表格型结构。具体写法为：

(1)不指定sheet参数，默认读取第一个 sheet，
df=pd.read_exc el(“data_test.xlsx“)
(2)指定sheet名称读取，
df=pd.read_exc el(“data_test.xlsx“,sheet_name=”test1″)
(3)指定sheet索引号读取，
df=pd.read_exc el(“data_test.xlsx“,sheet_name=0) #sheet索引号从0开始

*同时读取多个sheet，以字典形式返回。（不推荐）

(1)指定多个sheet名称读取， df=p d.read_excel(“data_test.xlsx“,sheet_name=[“test1″,”test2″])

(2)指定多个sheet索引号读取，

df=p d.read_excel(“data_test.xlsx”,sheet_name=[0,1])

(3)混合指定sheet名称和sheet索引号读取，

df=p d.read_excel(“data_test.xlsx”,sheet_name=[0,”test2″])

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三、DataFrame对象的结构

对内容的读取分有表头和无表头两种方式，默认情形下是有表头的方式，即将第一行元素自动置为表头标签，其余内容为数据；当在read_excel()方法中加上header=None参数时是不加表头的方式，即从第一行起，全部内容为数据。读取到的Excel数据均构造成并返回DataFrame表格类型(以下以df 表示)。

对有表头的方式，读取时将自动地将第一行元素置为表头向量，同时为除表头外的各行内容加入行索引（从0开始）、各列内容加入列索引（从0开始）。如图所示

对无表头的方式，读取时将自动地为各行内容加入行索引（从0开始）、为各列内容加入列索引（从0开始），行索引从第一行开始。如图所示

四、用values 方式 获取数据

1.基本方法
df.values，获取全部数据，返回类型为ndarray（二维）；
df.index.values，获取行索引向量，返回类型为ndarray（一维）；
df.columns.values，获取列索引向量（对有表头的方式，是表头标签向量），返回类型为ndarray（一维）。

根据具体需要，通过ndarray的使用规则获取指定数据。数据获取的结构示意图如下所示。

有表头

无表头

2.获取指定数据的写法
(1)获取全部数据：
df.values，获取全部数据，返回类型为ndarray（二维）。

(2)获取某个值：
df.values[i , j]，第i行第j列的值，返回类型依内容而定。

(3)获取某一行：
df.values[i]，第i 行数据，返回类型为ndarray（一维）。

(4)获取多行：
df.values[[i1 , i2 , i3]]，第i1、i2、i3行数据，返回类型为ndarray（二维）。

(5)获取某一列：
df.values[: , j]，第j列数据，返回类型为ndarray（一维）。

(6)获取多列：
df.values[:,[j1,j2,j3]]，第j1、j2、j3列数据，返回类型为ndarray（二维）。

(7)获取切片：
df.values[i1:i2 , j1:j2]，返回行号[i1,i2)、列号[j1,j2)左闭右开区间内的数据，返回类型为ndarr a y（二维）。

3.示例
带表头，excel内容为

Py th on 脚本为
`import pandas as pd

df = pd.re ad_excel(“data_test.xlsx”)

print(“n(1)全部数据：”)
print(df.values)

print(“n(2)第2行第3列的值：”)
print(df.values[1,2])

print(“n(3)第3行数据：”)
print(df.values[2])

print(“n(4)获取第2、3行数据：”)
print(df.values[[1,2]])

print(“n(5)第2列数据：”)
print(df.values[:,1])

pr int(“n(6)第2、3列数据：”)
pr int(df.values[:,[1,2]])

pr int(“n(7)第2至4行、第3至5列数据：”)
pr int(df.values[1:4,2:5])

执行结果

五、用loc和iloc 方式 获取数据

1.基本写法
loc和iloc方法是通过索引定位的方式获取数据的，写法为loc[A, B]和iloc[A, B]。其中A表示对行的索引，B表示对列的索引，B可缺省。A、B可为列表或i1:i2（切片）的形式，表示多行或多列。

这两个方法的区别是，loc将参数当作标签处理，iloc将参数当作索引号处理。也就是说，在有表头的方式中，当列索引使用str标签时，只可用lo c，当列索引使用索引号时，只可用iloc；在无表头的方式中，索引向量也是标签向量，lo c和iloc均可使用；在切片中，lo c是闭区间，iloc是半开区间。

获取指定数据的写法：
(1)获取全部数据：
df.lo c[: , :].values
或
df.iloc[: , :].values，返回类型为ndarray（二维）。

(2)获取某个值：
无表头
df.loc[i, j]
或
df.iloc[i, j]，第i行第j列的值，返回类型依内容而定。

有表头
df.loc[i, “序号”]，第i行‘序号’列的值。
或
df.iloc[i, j]，第i行第j列的值。

(3)获取某一行：
df.loc[i].values
或
df.iloc[i].values，第i行数据，返回类型为ndarray（一维）。

(4)获取多行：
df.loc[[i1, i2, i3]].values，
或
df.iloc[[i1, i2, i3]].values，第i1、i2、i3行数据，返回类型为ndarray（二维）。

(5)获取某一列：
无表头
df.loc[:, j].values
或
df.iloc[:, j].values，第j列数据，返回类型为ndarray（一维）。

有表头
df.loc[:,”姓名”].values，‘姓名’列数据，返回类型为ndarray（一维）。
或
df.iloc[:, j].values，第j列数据，返回类型为ndarray（一维）。

(6)获取多列：
无表头
df.loc[:, [j1 , j2]].values
或
df.iloc[:, [j1 , j2]].values，第j1、j2列数据，返回类型为ndarray（二维）。

有表头
df.loc[:, [“姓名”,”性别”]].values，‘姓名’、‘性别’列数据，返回类型为ndarray（二维）；
df.iloc[:, [j1 , j2]].values，第j1、j2列数据，返回类型为ndarray（二维）。

(7)获取切片：
无表头
df.loc[i1:i2, j1:j2].values，返回行号[i1,i2]、列号[j1,j2]闭区间内的数据，返回类型为ndar ray（二维）；
df.iloc[i1:i2, j1:j2].values，返回行号[i1,i2)、列号[j1,j2)左闭右开区间内的数据，返回类型为ndar ray（二维）。

有表头
df.loc[i1:i2, “序号”:”姓名”].values，返回行号[i1,i2]、列号[“序号”,”姓名”]闭区间的数据，返回类型为ndar ray（二维）；
df.iloc[i1:i2, j1:j2].values，返回行号[i1,i2)、列号[j1,j2)左闭右开区间内的数据，返回类型为ndar ray（二维）。

2.示例
带表头，excel内容为