Lesen einer Excel-Datei in Python mit Pandas
Das Laden einer Excel-Datei in einen Pandas-DataFrame ist eine häufige Aufgabe bei der Datenanalyse. Obwohl der von Ihnen erwähnte Ansatz teilweise richtig ist, fehlen einige Details und eine alternative Methode, die effizienter sein kann.
Verwendung von pd.ExcelFile und pd.io.parsers.ExcelFile.parse
Das Problem bei Ihrem ersten Ansatz besteht darin, dass Sie versuchen, die Parse-Methode der ExcelFile-Klasse direkt aufzurufen und nicht die Instanz der ExcelFile-Klasse. Um diesen Ansatz korrekt zu verwenden, müssen Sie zunächst eine Instanz der ExcelFile-Klasse erstellen und dann die Parse-Methode für diese Instanz aufrufen und dabei den Blattnamen übergeben, den Sie laden möchten.
<code class="python">excel_file = pd.ExcelFile('PATH/FileName.xlsx') parsed_data = excel_file.parse('Sheet1')</code>
Verwenden Sie jedoch dies Der Ansatz kann weniger effizient sein, da Sie zwei Objekte erstellen (die ExcelFile-Instanz und den DataFrame), während Sie mit einer einzigen Anweisung das gleiche Ergebnis erzielen könnten:
<code class="python">parsed_data = pd.read_excel('PATH/FileName.xlsx', sheet_name='Sheet1')</code>
Diese Methode verwendet direkt die Funktion read_excel, um Erstellen Sie einen Pandas-DataFrame aus einer Excel-Datei. Dies ist ein einfacherer und effizienterer Ansatz.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die empfohlene Methode zum Einlesen einer Excel-Datei in einen Pandas-DataFrame die Verwendung der Funktion pd.read_excel ist und den Dateipfad und den Blattnamen angibt, den Sie laden möchten . Dies bietet eine direkte und effiziente Möglichkeit, mit Excel-Daten in Ihren Python-Programmen zu arbeiten.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich mit Pandas effizient eine Excel-Datei in Python lesen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!