Lorsque vous travaillez avec des données en Python, les fichiers Excel sont une source d'informations courante. Pandas est une bibliothèque puissante pour la manipulation et l'analyse des données, ce qui en fait un outil idéal pour lire et analyser des fichiers Excel.
Dans l'extrait de code fourni, vous rencontrez une erreur car la méthode pd.io.parsers.ExcelFile.parse attend un deuxième argument, qui est le nom de la feuille dans le fichier Excel. Pour résoudre ce problème, spécifiez le nom de la feuille comme suit :
<code class="python">newFile = pd.ExcelFile(PATH\FileName.xlsx) ParsedData = pd.io.parsers.ExcelFile.parse(newFile, 'Sheet1')</code>
Au lieu d'utiliser pd.io.parsers.ExcelFile.parse, vous pouvez utiliser la fonction read_excel pour lire un fichier Excel dans un DataFrame. Cette méthode est plus intuitive et offre des fonctionnalités supplémentaires :
<code class="python">df = pd.read_excel('PATH\FileName.xlsx', sheet_name='Sheet1')</code>
La fonction read_excel détecte automatiquement les noms des feuilles dans le fichier Excel et permet de préciser quelle feuille lire en passant le paramètre sheet_name. Il gère également la conversion d'Excel en DataFrame.
En utilisant l'une ou l'autre approche, vous pouvez convertir un fichier Excel en DataFrame. Les DataFrames sont des structures de données tabulaires faciles à manipuler et à analyser à l'aide de Pandas. La méthode head() affiche les premières lignes du DataFrame :
<code class="python">print(df.head())</code>
Pd.io.parsers.ExcelFile.parse et pd.read_excel sont des options viables pour lire Excel fichiers dans Pandas DataFrames. Cependant, pd.read_excel est plus concis et offre des fonctionnalités supplémentaires, ce qui en fait l'approche recommandée pour la plupart des cas d'utilisation.
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