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在这篇博客文章中,我们将深入探讨如何使用Python中的pandas库来高效处理Excel表格数据。pandas是一个功能强大的数据分析和操作工具,特别适合处理表格类数据。通过学习使用pandas处理Excel,你将掌握各种数据清洗、转换和分析的技巧,大大提升工作效率。
一、pandas基础知识
pip install pandas
import pandas as pd
通常我们将pandas导入后起一个别名pd,这样更加简洁方便。
二、读取Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')
这里'data.xlsx'是Excel文件的路径,可以是绝对路径或相对路径。pd.read_excel()会默认读取Excel的第一个工作表,并返回一个DataFrame对象。
df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')
或者用工作表的索引号:
df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name=0)
df_dict = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name=['Sheet1', 'Sheet2'])
这样会返回一个dict,键是工作表名称,值是对应的DataFrame。
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