python Pandas库read_excel()参数实例详解
作者:leenuxcore
Pandas read_excel()参数使用详解
1.read_excel函数原型
def read_excel(io, sheet_name=0, header=0, names=None, index_col=None, parse_cols=None, usecols=None, squeeze=False, dtype=None, engine=None, converters=None, true_values=None, false_values=None, skiprows=None, nrows=None, na_values=None, keep_default_na=True, na_filter=True, verbose=False, parse_dates=False, date_parser=None, thousands=None, comment=None, skip_footer=0, skipfooter=0, convert_float=True, mangle_dupe_cols=True, **kwds)
参数说明:
2.参数使用举例
2.1. io和sheet_name参数
【例1】通过io和sheet_name读取Excel表
records.xlsx内容:
date val percent 2014/3/1 0.947014982 10% 2014/6/1 0.746103818 11% 2014/9/1 0.736764841 12% 2014/12/1 0.724937624 13% 2015/3/1 0.85043738 14% 2015/6/1 0.332503212 15% 2015/9/1 0.75289366 16% 2015/12/1 0.358275104 17% 2016/3/1 0.077250716 18% 2016/6/1 0.436182277 19% 2016/9/1 0.424714671 20% 2016/12/1 0.842471104 21% 2017/3/1 0.740035625 22% 2017/6/1 0.183588529 23% 2017/9/1 0.143363207 24%
Code:
In [166]: import pandas as pd ...: df = pd.read_excel(io="records.xlsx", sheet_name="Sheet1") ...: df ...: Out[166]: date val percent 0 2014/3/1 0.947015 10% 1 2014/6/1 0.746104 11% 2 2014/9/1 0.736765 12% 3 2014/12/1 0.724938 13% 4 2015/3/1 0.850437 14% 5 2015/6/1 0.332503 15% 6 2015/9/1 0.752894 16% 7 2015/12/1 0.358275 17% 8 2016/3/1 0.077251 18% 9 2016/6/1 0.436182 19% 10 2016/9/1 0.424715 20% 11 2016/12/1 0.842471 21% 12 2017/3/1 0.740036 22% 13 2017/6/1 0.183589 23% 14 2017/9/1 0.143363 24%
说明:此处io和sheet_name参数都可以不明确指定,直接使用:
df = pd.read_excel("records.xlsx", "Sheet1")
如果records.xlsx文件只有一张表,或者要读取的数据表为第一张表,sheet_name参数可以省略:
df = pd.read_excel("records.xlsx")
2.2. header参数
【例2】通过header参数指定表头位置
records.xlsx内容:
2020年XXX表 date val percent 2014/3/1 0.947014982 10% 2014/6/1 0.746103818 11% 2014/9/1 0.736764841 12% 2014/12/1 0.724937624 13% 2015/3/1 0.85043738 14% 2015/6/1 0.332503212 15% 2015/9/1 0.75289366 16% 2015/12/1 0.358275104 17% 2016/3/1 0.077250716 18% 2016/6/1 0.436182277 19% 2016/9/1 0.424714671 20% 2016/12/1 0.842471104 21% 2017/3/1 0.740035625 22% 2017/6/1 0.183588529 23% 2017/9/1 0.143363207 24%
我们在【例1】的基础上为records.xlsx的“Sheet1”表增加了一行表头说明,如果继续使用【例1】的代码,得到的结果是这样的:
In [169]: import pandas as pd ...: df = pd.read_excel("records.xlsx", "Sheet1") ...: df ...: Out[169]: 2020年XXX表 Unnamed: 1 Unnamed: 2 0 date val percent 1 2014/3/1 0.947015 10% 2 2014/6/1 0.746104 11% 3 2014/9/1 0.736765 12% 4 2014/12/1 0.724938 13% 5 2015/3/1 0.850437 14% 6 2015/6/1 0.332503 15% 7 2015/9/1 0.752894 16% 8 2015/12/1 0.358275 17% 9 2016/3/1 0.077251 18% 10 2016/6/1 0.436182 19% 11 2016/9/1 0.424715 20% 12 2016/12/1 0.842471 21% 13 2017/3/1 0.740036 22% 14 2017/6/1 0.183589 23% 15 2017/9/1 0.143363 24%
这样得到的列标及数据都不是我们想要的,这种情况下就需要通过header参数来指定表头了,注意到表头是在第2行,根据header参数的说明可知,行号是从0开始计算的,所以header参数应该为1.
Code:
In [170]: import pandas as pd ...: df = pd.read_excel("records.xlsx", "Sheet1", header=1) ...: df ...: Out[170]: date val percent 0 2014/3/1 0.947015 10% 1 2014/6/1 0.746104 11% 2 2014/9/1 0.736765 12% 3 2014/12/1 0.724938 13% 4 2015/3/1 0.850437 14% 5 2015/6/1 0.332503 15% 6 2015/9/1 0.752894 16% 7 2015/12/1 0.358275 17% 8 2016/3/1 0.077251 18% 9 2016/6/1 0.436182 19% 10 2016/9/1 0.424715 20% 11 2016/12/1 0.842471 21% 12 2017/3/1 0.740036 22%
2.3. skipfooter参数
【例3】通过skipfooter参数忽略表尾数据
有时我们的数据是从第3方获取到的,往往会在表的末尾添加一行“数据来源:xxx”.如:
2020年XXX表 date val percent 2014/3/1 0.947014982 10% 2014/6/1 0.746103818 11% 2014/9/1 0.736764841 12% 2014/12/1 0.724937624 13% 2015/3/1 0.85043738 14% 2015/6/1 0.332503212 15% 2015/9/1 0.75289366 16% 2015/12/1 0.358275104 17% 2016/3/1 0.077250716 18% 2016/6/1 0.436182277 19% 2016/9/1 0.424714671 20% 2016/12/1 0.842471104 21% 2017/3/1 0.740035625 22% 2017/6/1 0.183588529 23% 2017/9/1 0.143363207 24% 数据来源: XXX
这种情况下,可以通过skipfooter参数来忽略该数据。
Code:
In [173]: import pandas as pd ...: df = pd.read_excel("records.xlsx", "Sheet1", header=1, skipfooter=1) ...: df ...: Out[173]: date val percent 0 2014/3/1 0.947015 10% 1 2014/6/1 0.746104 11% 2 2014/9/1 0.736765 12% 3 2014/12/1 0.724938 13% 4 2015/3/1 0.850437 14% 5 2015/6/1 0.332503 15% 6 2015/9/1 0.752894 16% 7 2015/12/1 0.358275 17% 8 2016/3/1 0.077251 18% 9 2016/6/1 0.436182 19% 10 2016/9/1 0.424715 20% 11 2016/12/1 0.842471 21% 12 2017/3/1 0.740036 22% 13 2017/6/1 0.183589 23% 14 2017/9/1 0.143363 24% 2.4. index_col参数
【例4】通过index_col参数指定DataFrame index
在【例3】中,查看我们读取得到的DataFrame的索引:
In [174]: df.index Out[174]: RangeIndex(start=0, stop=15, step=1)
它是一个自动添加的整型索引,但如果现在我想要使用“date”列作为索引,可以通过index_col参数指定:
In [175]: import pandas as pd ...: df = pd.read_excel("records.xlsx", "Sheet1", header=1, skipfooter=1,index_col=0) ...: df ...: Out[175]: val percent date 2014/3/1 0.947015 10% 2014/6/1 0.746104 11% 2014/9/1 0.736765 12% 2014/12/1 0.724938 13% 2015/3/1 0.850437 14% 2015/6/1 0.332503 15% 2015/9/1 0.752894 16% 2015/12/1 0.358275 17% 2016/3/1 0.077251 18% 2016/6/1 0.436182 19% 2016/9/1 0.424715 20% 2016/12/1 0.842471 21% 2017/3/1 0.740036 22% 2017/6/1 0.183589 23% 2017/9/1 0.143363 24% In [176]: df.index Out[176]: Index(['2014/3/1', '2014/6/1', '2014/9/1', '2014/12/1', '2015/3/1', '2015/6/1', '2015/9/1', '2015/12/1', '2016/3/1', '2016/6/1', '2016/9/1', '2016/12/1', '2017/3/1', '2017/6/1', '2017/9/1'], dtype='object', name='date')
或者改成这样:
df = pd.read_excel("records.xlsx", "Sheet1", header=1, skipfooter=1, index_col=“date”)
2.5. parse_dates参数
查看【例4】index的参数类型:
In [183]: type(df.index[0]) Out[183]: str
发现并不是我们想要的日期类型,而是str。现在我们想把它转换为日期类型,可选的一种方法就是通过parse_dates参数来实现。
【例5】parse_dates参数处理日期
Code:
In [184]: import pandas as pd ...: df = pd.read_excel("records.xlsx", "Sheet1", header=1, skipfooter=1,i ...: ndex_col="date", parse_dates=True) ...: df ...: Out[184]: val percent date 2014-03-01 0.947015 10% 2014-06-01 0.746104 11% 2014-09-01 0.736765 12% 2014-12-01 0.724938 13% 2015-03-01 0.850437 14% 2015-06-01 0.332503 15% 2015-09-01 0.752894 16% 2015-12-01 0.358275 17% 2016-03-01 0.077251 18% 2016-06-01 0.436182 19% 2016-09-01 0.424715 20% 2016-12-01 0.842471 21% 2017-03-01 0.740036 22% 2017-06-01 0.183589 23% 2017-09-01 0.143363 24% In [185]: type(df.index[0]) Out[185]: pandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp
当parase_date设置为True时,默认将index处理为日期类型。
如果要处理的列不是index列,可以通过parse_dates= "date"来实现。
如果要处理的列包含多个,可以通过parse_dates= [“col1”,“col2”,…]来实现。
2.6. converters参数
在前面几个例子中,我们发现percent列的数据都是xx%这样的表示,且是str类型:
In [187]: type(df["percent"][0]) Out[187]: str
str类型并不是我们所希望的,现在我们希望可以将之转化为float类型,这可以通过converters参数来实现。
【例6】converters参数进行数据类型转换
Code:
In [189]: import pandas as pd ...: def convertPercent(val): ...: return float(val.split("%")[0])*0.01 ...: ...: df = pd.read_excel("records.xlsx", "Sheet1", header=1, skipfooter=1,i ...: ndex_col="date", parse_dates=True, converters={"percent":convertPerce ...: nt}) ...: df ...: Out[189]: val percent date 2014-03-01 0.947015 0.10 2014-06-01 0.746104 0.11 2014-09-01 0.736765 0.12 2014-12-01 0.724938 0.13 2015-03-01 0.850437 0.14 2015-06-01 0.332503 0.15 2015-09-01 0.752894 0.16 2015-12-01 0.358275 0.17 2016-03-01 0.077251 0.18 2016-06-01 0.436182 0.19 2016-09-01 0.424715 0.20 2016-12-01 0.842471 0.21 2017-03-01 0.740036 0.22 2017-06-01 0.183589 0.23 2017-09-01 0.143363 0.24
2.7. na_values参数
【例7】na_values参数处理na数据
很多时候,并不是所有的数据都是有效数据,例如下表中2014/12/1和2016/6/1两行的数据均为“–”:
2020年XXX表 date val percent 2014/3/1 0.947014982 10% 2014/6/1 0.746103818 11% 2014/9/1 0.736764841 12% 2014/12/1 -- -- 2015/3/1 0.85043738 14% 2015/6/1 0.332503212 15% 2015/9/1 0.75289366 16% 2015/12/1 0.358275104 17% 2016/3/1 0.077250716 18% 2016/6/1 -- -- 2016/9/1 0.424714671 20% 2016/12/1 0.842471104 21% 2017/3/1 0.740035625 22% 2017/6/1 0.183588529 23% 2017/9/1 0.143363207 24% 数据来源: XXX
这种情况下可以通过na_values参数来处理。
Code
In [191]: import pandas as pd ...: df = pd.read_excel("records.xlsx", "Sheet1", header=1, skipfooter=1,i ...: ndex_col="date", parse_dates=True, na_values="--") ...: df ...: Out[191]: val percent date 2014-03-01 0.947015 10% 2014-06-01 0.746104 11% 2014-09-01 0.736765 12% 2014-12-01 NaN NaN 2015-03-01 0.850437 14% 2015-06-01 0.332503 15% 2015-09-01 0.752894 16% 2015-12-01 0.358275 17% 2016-03-01 0.077251 18% 2016-06-01 NaN NaN 2016-09-01 0.424715 20% 2016-12-01 0.842471 21% 2017-03-01 0.740036 22% 2017-06-01 0.183589 23% 2017-09-01 0.143363 24%
2.8. usecols参数
【例8】 usecols参数选择列
当我们只想处理数据表中的某些指定列时,可以通过usecols参数来指定。例如,我只想处理"date"和"val"两列数据,可以这样通过
usecols=["date","val"]
来指定。
Code
In [193]: import pandas as pd ...: df = pd.read_excel("records.xlsx", "Sheet1", header=1, skipfooter=1,i ...: ndex_col="date", parse_dates=True, na_values="--", usecols=["date","v ...: al"]) ...: df ...: Out[193]: val date 2014-03-01 0.947015 2014-06-01 0.746104 2014-09-01 0.736765 2014-12-01 NaN 2015-03-01 0.850437 2015-06-01 0.332503 2015-09-01 0.752894 2015-12-01 0.358275 2016-03-01 0.077251 2016-06-01 NaN 2016-09-01 0.424715 2016-12-01 0.842471 2017-03-01 0.740036 2017-06-01 0.183589 2017-09-01 0.143363
总结
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