Comment lire des fichiers Excel avec des pandas

Étapes pour que les pandas lisent les fichiers Excel : 1. Assurez-vous que la bibliothèque Pandas a été installée ; 2. Importez la bibliothèque Pandas et les autres bibliothèques qui peuvent être nécessaires ; 3. Utilisez la fonction "read_excel()" de Pandas pour lire le fichier Excel. 4. Manipuler et analyser les données, par exemple afficher les premières lignes de données, afficher les statistiques de base des données, sélectionner des colonnes spécifiques, filtrer, trier les données, regrouper et agréger les données, visualiser les données, etc.

Le système d'exploitation de ce tutoriel : système Windows 10, Python version 3.11.4, ordinateur Dell G3.

Pandas est une puissante bibliothèque de traitement de données qui peut être utilisée pour lire, analyser et traiter divers types de données, y compris des fichiers Excel. Dans cet article, je vais expliquer comment lire des fichiers Excel à l'aide de Pandas et expliquer le code correspondant.

Tout d'abord, nous devons nous assurer que la bibliothèque Pandas est installée. Pandas peut être installé dans un environnement Python à l'aide de la commande suivante :

pip install pandas

Ensuite, nous devons importer la bibliothèque Pandas et d'autres bibliothèques qui peuvent être nécessaires :

import pandas as pd

Maintenant, nous pouvons utiliser la fonction read_excel() de Pandas pour lire le fichier Excel. déposer. Voici un exemple de code :

df = pd.read_excel('example.xlsx')

Dans le code ci-dessus, la fonction read_excel() accepte un paramètre, qui est le chemin d'accès au fichier Excel. Cela renverra un objet Pandas DataFrame nommé df contenant les données du fichier Excel.

En plus du chemin du fichier, la fonction read_excel() possède d'autres paramètres facultatifs, qui peuvent être utilisés pour spécifier la feuille de calcul spécifique à lire, le nombre de lignes à ignorer, les colonnes à analyser, etc. Par exemple :

df = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet1', skiprows=2, usecols='A:C')

Dans le code ci-dessus, le paramètre sheet_name spécifie le nom de la feuille de calcul à lire, le paramètre skiprows spécifie le nombre de lignes à ignorer et le paramètre usecols spécifie la plage de colonnes à analyser.

Après avoir lu le fichier Excel, nous pouvons utiliser diverses fonctions et méthodes fournies par Pandas pour exploiter et analyser les données. Voici quelques exemples courants d'opérations :

Affichez les premières lignes de vos données :

df.head()

Affichez les statistiques de base de vos données :

df.describe()

Sélectionnez des colonnes spécifiques :

df['Column1']

Filtre :

df[df['Column1'] > 10]

Trier les données :

df.sort_values('Column1', ascending=False)

Regrouper et agréger les données :

df.groupby('Column1').mean()

Visualiser les données :

df.plot(x='Column1', y='Column2', kind='scatter')

Colonne1 et Colonne2 dans le code ci-dessus sont les noms de colonnes dans le fichier Excel, vous pouvez remplacer selon la situation réelle.

Pour résumer, les étapes de base pour utiliser Pandas pour lire des fichiers Excel incluent l'importation de la bibliothèque, l'utilisation de la fonction read_excel() pour lire le fichier, ainsi que l'exploitation et l'analyse des données. Grâce à ces opérations, nous pouvons facilement lire et traiter les données dans des fichiers Excel et effectuer une analyse et une visualisation plus approfondies.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!