Bagaimana untuk Cekap Membaca Fail Excel dalam Python Menggunakan Pandas?

Susan Sarandon
Lepaskan: 2024-10-22 14:44:02
asal
871 orang telah melayarinya

How to Efficiently Read an Excel File in Python Using Pandas?

Membaca Fail Excel dalam Python Menggunakan Panda

Memuatkan fail Excel ke dalam panda DataFrame ialah tugas biasa dalam analisis data. Walaupun pendekatan yang anda nyatakan sebahagiannya betul, terdapat beberapa butiran yang hilang dan kaedah alternatif yang boleh menjadi lebih cekap.

Menggunakan pd.ExcelFile dan pd.io.parsers.ExcelFile.parse

Isu dengan pendekatan awal anda ialah anda cuba memanggil kaedah parse kelas ExcelFile secara langsung, bukannya contoh kelas ExcelFile. Untuk menggunakan pendekatan ini dengan betul, anda perlu membuat contoh kelas ExcelFile dahulu dan kemudian memanggil kaedah parse pada tika itu, menghantar nama helaian yang anda ingin muatkan.

<code class="python">excel_file = pd.ExcelFile('PATH/FileName.xlsx')
parsed_data = excel_file.parse('Sheet1')</code>
Salin selepas log masuk

Walau bagaimanapun, menggunakan ini pendekatan boleh menjadi kurang cekap kerana anda mencipta dua objek (contoh ExcelFile dan DataFrame), apabila anda boleh mencapai hasil yang sama dengan satu arahan:

<code class="python">parsed_data = pd.read_excel('PATH/FileName.xlsx', sheet_name='Sheet1')</code>
Salin selepas log masuk

Kaedah ini secara langsung menggunakan fungsi read_excel untuk buat DataFrame panda daripada fail Excel. Ini adalah pendekatan yang lebih mudah dan lebih cekap.

Ringkasnya, cara yang disyorkan untuk membaca fail Excel ke dalam DataFrame panda ialah menggunakan fungsi pd.read_excel, menyatakan laluan fail dan nama helaian yang anda ingin muatkan . Ini menyediakan cara langsung dan cekap untuk bekerja dengan data Excel dalam program Python anda.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Cekap Membaca Fail Excel dalam Python Menggunakan Pandas?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

sumber:php
Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Artikel terbaru oleh pengarang
Tutorial Popular
Lagi>
Muat turun terkini
Lagi>
kesan web
Kod sumber laman web
Bahan laman web
Templat hujung hadapan
Tentang kita Penafian Sitemap
Laman web PHP Cina:Latihan PHP dalam talian kebajikan awam,Bantu pelajar PHP berkembang dengan cepat!