Datenverarbeitungstool: Effiziente Techniken zum Lesen von Excel-Dateien mit Pandas

Mit der zunehmenden Beliebtheit der Datenverarbeitung achten immer mehr Menschen darauf, wie sie Daten effizient nutzen und für sich nutzen können. In der täglichen Datenverarbeitung sind Excel-Tabellen zweifellos das am weitesten verbreitete Datenformat. Wenn jedoch große Datenmengen verarbeitet werden müssen, wird die manuelle Bedienung von Excel natürlich sehr zeitaufwändig und mühsam. Daher wird in diesem Artikel ein effizientes Datenverarbeitungstool vorgestellt – Pandas – und erläutert, wie Sie mit diesem Tool schnell Excel-Dateien lesen und Daten verarbeiten können.

1. Einführung in Pandas

pandas ist ein leistungsstarkes Python-Datenanalysetool, das eine breite Palette von Datenlese-, Datenverarbeitungs- und Datenanalysefunktionen bietet. Die wichtigsten Datenstrukturen von Pandas sind DataFrame und Series, mit denen Dateien in gängigen Formaten wie Excel und CSV direkt gelesen und verschiedene Datenverarbeitungsvorgänge ausgeführt werden können. Daher ist Pandas im Bereich der Datenverarbeitung weit verbreitet und gilt als eines der gängigen Tools für die Python-Datenanalyse.

2. Die grundlegende Methode zum Lesen von Excel-Dateien in Pandas

In Pandas ist die Hauptfunktion zum Lesen von Excel-Dateien read_excel, die die Daten in der Excel-Tabelle lesen und in ein DataFrame-Objekt konvertieren kann. Der Code lautet wie folgt:

import pandas as pd
data = pd.read_excel('test.xlsx', sheet_name='Sheet1')

Im obigen Code ist test.xlsx der Name der zu lesenden Excel-Datei und Sheet1 der Name des zu lesenden Blatts. Auf diese Weise sind Daten ein DataFrame-Objekt, das die Daten in der Excel-Tabelle enthält.

3. Effiziente Techniken zum Lesen von Excel-Dateien mit Pandas

Obwohl die grundlegende Lesemethode von Pandas im Vergleich zur manuellen Bedienung von Excel viel Zeit gespart hat, können wir bei der Verarbeitung großer Datenmengen den Prozess des Lesens von Excel weiter optimieren Dateien.

1. Verwenden Sie die Parameter „skiprows“ und „nrows“.

Wir können die Parameter „skiprows“ und „nrows“ verwenden, um Zeilen in der Tabelle zu überspringen und eine bestimmte Anzahl von Zeilen zu lesen. Der folgende Code kann beispielsweise die Daten von Zeile 2 bis Zeile 1001 in der Tabelle lesen:

data = pd.read_excel('test.xlsx', sheet_name='Sheet1', skiprows=1, nrows=1000)

Auf diese Weise können wir nur einen Teil der Daten lesen, wodurch Lesezeit und Speicherverbrauch gespart werden.

2. Verwenden Sie den Parameter usecols.

Wenn wir nur bestimmte Datenspalten in der Tabelle benötigen, können wir den Parameter usecols verwenden, um nur die angegebenen Spalten zu lesen. Der folgende Code liest beispielsweise nur die Spalten A und B in der Tabelle:

data = pd.read_excel('test.xlsx', sheet_name='Sheet1', usecols=['A', 'B'])

Auf diese Weise können wir uns auf die Datenspalten konzentrieren, die verarbeitet werden müssen, und das Lesen unnötiger Daten vermeiden.

3. Verwenden Sie Chunksize- und Iteratorparameter.

Wenn die gelesene Excel-Datei groß ist, können wir Chunksize- und Iteratorparameter verwenden, um Daten in Blöcken zu lesen. Der folgende Code kann beispielsweise 1000 Datenzeilen gleichzeitig lesen:

for i in pd.read_excel('test.xlsx', sheet_name='Sheet1', chunksize=1000):
    # 处理代码

Auf diese Weise können wir Daten Block für Block lesen und stapelweise verarbeiten, um die Effizienz der Datenverarbeitung zu verbessern.

4. Vollständiges Beispiel

Das Folgende ist ein vollständiger Beispielcode für Pandas zum Lesen einer Excel-Datei. Dieser Code kann alle Daten in Sheet1 in test.xlsx lesen, dann die Summe der Spalten A und B berechnen und das Ergebnis ausgeben :

import pandas as pd
data = pd.read_excel('test.xlsx', sheet_name='Sheet1')
result = pd.DataFrame([{'sum_A': data['A'].sum(), 'sum_B': data['B'].sum()}])
result.to_excel('result.xlsx', index=False)

Im obigen Code haben wir zuerst Sheet1 der gesamten test.xlsx-Datei gelesen, dann die Summenfunktion verwendet, um die Summe der Spalten A und B zu berechnen, und das Ergebnis in einem DataFrame-Objekt gespeichert. Abschließend schreiben wir die Ergebnisse in eine neue Excel-Datei result.xlsx, die nur eine Datenzeile enthält, wobei die erste Spalte die Summe von Spalte A und die zweite Spalte die Summe von Spalte B ist.

Zusammenfassung

Anhand der obigen Einführung können wir sehen, dass die Verwendung von Pandas zum Lesen von Excel-Dateien die Effizienz der Datenverarbeitung erheblich verbessern kann und der Datenlese- und -verarbeitungsprozess mithilfe verschiedener bereitgestellter erweiterter Parameter und Methoden weiter optimiert werden kann von Pandas. Daher ist der Einsatz von Pandas im Bereich der Datenanalyse und -verarbeitung ein sehr effizientes und praktisches Werkzeug.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDatenverarbeitungstool: Effiziente Techniken zum Lesen von Excel-Dateien mit Pandas. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!