Pandas 튜토리얼: 이 라이브러리를 사용하여 Excel 파일을 읽는 방법

Pandas 튜토리얼: 이 라이브러리를 사용하여 Excel 파일을 읽는 방법, 특정 코드 예제가 필요합니다.

개요:
Pandas는 데이터 과학 및 데이터 분야에서 널리 사용되는 강력하고 유연한 데이터 처리 및 분석 도구입니다. 처리. 일반적인 응용 프로그램 중 하나는 Excel 파일을 읽고 처리하는 것입니다. 이 튜토리얼에서는 Pandas 라이브러리를 사용하여 Excel 파일을 읽는 방법을 보여주고 특정 코드 예제를 제공합니다.

Pandas 설치:
먼저 Pandas 라이브러리가 설치되어 있는지 확인하세요. 다음 명령을 사용하여 명령줄에서 Pandas를 설치할 수 있습니다.

pip install pandas

Excel 파일 읽기:
시작하기 전에 작업할 Excel 파일이 이미 있는지 확인하세요. Excel 파일 이름이 "example.xlsx"라고 가정합니다.

먼저 Pandas 라이브러리와 필수 모듈을 가져옵니다.

import pandas as pd

다음으로 pd.read_excel() 함수를 사용하여 Excel 파일을 읽습니다. 이 함수는 파일 이름을 매개변수로 받아들이고 Pandas DataFrame 객체를 반환합니다. pd.read_excel()函数读取Excel文件。该函数接受文件名作为参数，返回一个Pandas数据框（DataFrame）对象。

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

数据框是一个二维表格，包含行和列。通过data.head()方法，您可以查看数据框的前几行，默认显示前5行。

print(data.head())

您可以通过传递整数参数来指定显示的行数。

print(data.head(10))

如果您希望查看所有行的数据，可以使用data对象本身。

print(data)

读取特定Sheet：
在读取Excel文件时，如果您的文件包含多个Sheet，您可以通过在pd.read_excel()函数中传递sheet_name参数来读取特定的Sheet。

data = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet1')

指定列和行范围：
有时候，您可能只对特定的列感兴趣。您可以在读取Excel文件时，通过usecols参数指定要读取的列。

data = pd.read_excel('example.xlsx', usecols=['Column1', 'Column3'])

此外，您还可以通过skiprows参数指定要跳过的行数，以及nrows参数指定读取的行范围。

data = pd.read_excel('example.xlsx', skiprows=2, nrows=10)

保存为Excel文件：
一旦您完成了对Excel文件的读取和处理，您可能希望将结果保存为一个新的Excel文件。您可以使用to_excel()方法来实现这一点。

data.to_excel('output.xlsx', index=False)

to_excel()方法接受文件名作为参数，并使用数据框中的数据创建一个新的Excel文件。通过传递index=False参数，可以避免将索引列保存到Excel文件中。

更多操作：
除了上述操作之外，Pandas还提供了许多其他强大的功能，以帮助您处理和分析Excel数据。例如，您可以使用Pandas的数据处理方法对数据进行排序、过滤、分组等操作。您可以使用describe()方法获取数据的统计摘要信息，或者使用plot()rrreee

데이터 프레임은 행과 열을 포함하는 2차원 테이블입니다. data.head() 메서드를 통해 데이터 프레임의 처음 몇 행을 볼 수 있습니다. 기본적으로 처음 5개 행이 표시됩니다.

rrreee
정수 인수를 전달하여 표시할 행 수를 지정할 수 있습니다.

rrreee🎜모든 행의 데이터를 보려면 data 개체 자체를 사용하면 됩니다. 🎜rrreee🎜특정 시트 읽기: 🎜Excel 파일을 읽을 때 파일에 여러 시트가 포함되어 있는 경우 pd.read_excel() 코드> 매개변수에 sheet_name을 전달할 수 있습니다. 특정 시트를 읽습니다. 🎜rrreee🎜열 및 행 범위 지정: 🎜때로는 특정 열에만 관심이 있을 수 있습니다. Excel 파일을 읽을 때 <code>usecols 매개변수를 통해 읽을 열을 지정할 수 있습니다. 🎜rrreee🎜 또한 skiprows 매개변수를 통해 건너뛸 행 수를 지정할 수도 있고, nrows 매개변수를 통해 읽을 행 범위를 지정할 수도 있습니다. 🎜rrreee🎜Excel 파일로 저장: 🎜Excel 파일 읽기 및 처리가 끝나면 결과를 새 Excel 파일로 저장할 수 있습니다. 이를 달성하려면 to_excel() 메서드를 사용할 수 있습니다. 🎜rrreee🎜 to_excel() 메서드는 파일 이름을 매개 변수로 받아들이고 데이터 프레임의 데이터를 사용하여 새 Excel 파일을 만듭니다. index=False 매개변수를 전달하면 인덱스 열을 Excel 파일에 저장하지 않아도 됩니다. 🎜🎜추가 작업: 🎜위 작업 외에도 Pandas는 Excel 데이터를 처리하고 분석하는 데 도움이 되는 다른 많은 강력한 기능도 제공합니다. 예를 들어 Pandas의 데이터 처리 방법을 사용하여 정렬, 필터링, 그룹화 및 기타 데이터 작업을 수행할 수 있습니다. describe() 메서드를 사용하여 데이터의 통계적 요약 정보를 얻거나 plot() 메서드를 사용하여 데이터를 그릴 수 있습니다. 🎜🎜결론: 🎜이 기사를 통해 Pandas 라이브러리를 사용하여 Excel 파일을 읽는 방법을 배웠고 구체적인 코드 예제를 제공했습니다. 이제 Pandas 라이브러리를 사용하여 Excel 데이터를 처리 및 분석하고 필요에 맞는 더 많은 기능과 방법을 탐색할 수 있습니다. 귀하의 데이터 처리 및 분석 여정이 성공하기를 바랍니다! 🎜

위 내용은 Pandas 튜토리얼: 이 라이브러리를 사용하여 Excel 파일을 읽는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!