Pandas를 사용하여 Python에서 Excel 파일을 읽을 때 pd.io.parsers.ExcelFile.parse 오류를 수정하는 방법
Pandas를 사용하여 Python에서 Excel 파일 읽기
배경
Python에서 데이터 작업을 할 때 Excel 파일은 일반적인 정보 소스입니다. Pandas는 데이터 조작 및 분석을 위한 강력한 라이브러리이므로 Excel 파일을 읽고 구문 분석하는 데 이상적인 도구입니다.
pd.ExcelFile 사용
제공된 코드 조각에서 오류가 발생했습니다. pd.io.parsers.ExcelFile.parse 메서드는 Excel 파일의 시트 이름인 두 번째 인수를 기대하기 때문입니다. 이 문제를 해결하려면 다음과 같이 시트 이름을 지정하십시오.
<code class="python">newFile = pd.ExcelFile(PATH\FileName.xlsx) ParsedData = pd.io.parsers.ExcelFile.parse(newFile, 'Sheet1')</code>
대체 접근 방식
pd.io.parsers.ExcelFile.parse를 사용하는 대신 read_excel 함수를 사용하여 읽을 수 있습니다. Excel 파일을 DataFrame으로 변환합니다. 이 방법은 더 직관적이며 추가 기능을 제공합니다.
<code class="python">df = pd.read_excel('PATH\FileName.xlsx', sheet_name='Sheet1')</code>
read_excel 함수는 Excel 파일에서 시트 이름을 자동으로 감지하고 sheet_name 매개변수를 전달하여 읽을 시트를 지정할 수 있도록 합니다. 또한 Excel에서 DataFrame으로의 변환도 처리합니다.
Excel을 DataFrame으로 변환
두 가지 접근 방식 중 하나를 사용하면 Excel 파일을 DataFrame으로 변환할 수 있습니다. DataFrame은 Pandas를 사용하여 쉽게 조작하고 분석할 수 있는 테이블 형식의 데이터 구조입니다. head() 메소드는 DataFrame의 처음 몇 행을 표시합니다.
<code class="python">print(df.head())</code>
결론
pd.io.parsers.ExcelFile.parse 및 pd.read_excel은 모두 Excel을 읽는 데 실행 가능한 옵션입니다. Pandas DataFrames에 파일을 저장합니다. 그러나 pd.read_excel은 더 간결하고 추가 기능을 제공하므로 대부분의 사용 사례에 권장되는 접근 방식입니다.
위 내용은 Pandas를 사용하여 Python에서 Excel 파일을 읽을 때 pd.io.parsers.ExcelFile.parse 오류를 수정하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 게임 및 GUI 개발에서 탁월합니다. 1) 게임 개발은 Pygame을 사용하여 드로잉, 오디오 및 기타 기능을 제공하며 2D 게임을 만드는 데 적합합니다. 2) GUI 개발은 Tkinter 또는 PYQT를 선택할 수 있습니다. Tkinter는 간단하고 사용하기 쉽고 PYQT는 풍부한 기능을 가지고 있으며 전문 개발에 적합합니다.

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.
