目錄

• 1.read_excel函數原型
• 2.參數使用舉例
• 2.1. io和sheet_name參數
• 2.2. header參數
• 2.3. skipfooter參數
• 2.5. parse_dates參數
• 2.6. converters參數
• 2.7. na_values參數
• 2.8. usecols參數
• 總結

Pandas read_excel()參數使用詳解

1.read_excel函數原型

def read_excel(io,               sheet_name=0,               header=0,               names=None,               index_col=None,               parse_cols=None,               usecols=None,               squeeze=False,               dtype=None,               engine=None,               converters=None,               true_values=None,               false_values=None,               skiprows=None,               nrows=None,               na_values=None,               keep_default_na=True,               na_filter=True,               verbose=False,               parse_dates=False,               date_parser=None,               thousands=None,               comment=None,               skip_footer=0,               skipfooter=0,               convert_float=True,               mangle_dupe_cols=True,               **kwds)

參數說明：

2.參數使用舉例

2.1. io和sheet_name參數

【例1】通過io和sheet_name讀取Excel表

records.xlsx內容：

date	val	percent2014/3/1	0.947014982	10%2014/6/1	0.746103818	11%2014/9/1	0.736764841	12%2014/12/1	0.724937624	13%2015/3/1	0.85043738	14%2015/6/1	0.332503212	15%2015/9/1	0.75289366	16%2015/12/1	0.358275104	17%2016/3/1	0.077250716	18%2016/6/1	0.436182277	19%2016/9/1	0.424714671	20%2016/12/1	0.842471104	21%2017/3/1	0.740035625	22%2017/6/1	0.183588529	23%2017/9/1	0.143363207	24%

Code:

In [166]: import pandas as pd     ...: df = pd.read_excel(io="records.xlsx", sheet_name="Sheet1")     ...: df     ...:Out[166]:         date  val    percent0    2014/3/1  0.947015  10%1    2014/6/1  0.746104  11%2    2014/9/1  0.736765  12%3   2014/12/1  0.724938  13%4    2015/3/1  0.850437  14%5    2015/6/1  0.332503  15%6    2015/9/1  0.752894  16%7   2015/12/1  0.358275  17%8    2016/3/1  0.077251  18%9    2016/6/1  0.436182  19%10   2016/9/1  0.424715  20%11  2016/12/1  0.842471  21%12   2017/3/1  0.740036  22%13   2017/6/1  0.183589  23%14   2017/9/1  0.143363  24%

說明：此處io和sheet_name參數都可以不明確指定，直接使用：

df = pd.read_excel("records.xlsx", "Sheet1")

如果records.xlsx文件只有一張表，或者要讀取得數據表為第一張表，sheet_name參數可以省略：

df = pd.read_excel("records.xlsx")

2.2. header參數

【例2】通過header參數指定表頭位置

records.xlsx內容：

2020年XXX表date	val	percent2014/3/1	0.947014982	10%2014/6/1	0.746103818	11%2014/9/1	0.736764841	12%2014/12/1	0.724937624	13%2015/3/1	0.85043738	14%2015/6/1	0.332503212	15%2015/9/1	0.75289366	16%2015/12/1	0.358275104	17%2016/3/1	0.077250716	18%2016/6/1	0.436182277	19%2016/9/1	0.424714671	20%2016/12/1	0.842471104	21%2017/3/1	0.740035625	22%2017/6/1	0.183588529	23%2017/9/1	0.143363207	24%

我們在【例1】得基礎上為records.xlsx得“Sheet1”表增加了一行表頭說明，如果繼續使用【例1】得代碼，得到得結果是這樣得：

In [169]: import pandas as pd     ...: df = pd.read_excel("records.xlsx", "Sheet1")     ...: df     ...:Out[169]:    2020年XXX表  Unnamed: 1 Unnamed: 20        date    val           percent1    2014/3/1    0.947015        10%2    2014/6/1    0.746104        11%3    2014/9/1    0.736765        12%4   2014/12/1    0.724938        13%5    2015/3/1    0.850437        14%6    2015/6/1    0.332503        15%7    2015/9/1    0.752894        16%8   2015/12/1    0.358275        17%9    2016/3/1    0.077251        18%10   2016/6/1    0.436182        19%11   2016/9/1    0.424715        20%12  2016/12/1    0.842471        21%13   2017/3/1    0.740036        22%14   2017/6/1    0.183589        23%15   2017/9/1    0.143363        24%

這樣得到得列標及數據都不是我們想要得，這種情況下就需要通過header參數來指定表頭了，注意到表頭是在第2行，根據header參數得說明可知，行號是從0開始計算得，所以header參數應該為1.

Code：

In [170]: import pandas as pd     ...: df = pd.read_excel("records.xlsx", "Sheet1", header=1)     ...: df     ...:Out[170]:         date  val    percent0    2014/3/1  0.947015  10%1    2014/6/1  0.746104  11%2    2014/9/1  0.736765  12%3   2014/12/1  0.724938  13%4    2015/3/1  0.850437  14%5    2015/6/1  0.332503  15%6    2015/9/1  0.752894  16%7   2015/12/1  0.358275  17%8    2016/3/1  0.077251  18%9    2016/6/1  0.436182  19%10   2016/9/1  0.424715  20%11  2016/12/1  0.842471  21%12   2017/3/1  0.740036  22%

2.3. skipfooter參數

【例3】通過skipfooter參數忽略表尾數據

有時我們得數據是從第3方獲取到得，往往會在表得末尾添加一行“數據來源：xxx”.如：

2020年XXX表date	val	percent2014/3/1	0.947014982	10%2014/6/1	0.746103818	11%2014/9/1	0.736764841	12%2014/12/1	0.724937624	13%2015/3/1	0.85043738	14%2015/6/1	0.332503212	15%2015/9/1	0.75289366	16%2015/12/1	0.358275104	17%2016/3/1	0.077250716	18%2016/6/1	0.436182277	19%2016/9/1	0.424714671	20%2016/12/1	0.842471104	21%2017/3/1	0.740035625	22%2017/6/1	0.183588529	23%2017/9/1	0.143363207	24%數據來源：	XXX	　

這種情況下，可以通過skipfooter參數來忽略該數據。

Code:

In [173]: import pandas as pd     ...: df = pd.read_excel("records.xlsx", "Sheet1", header=1, skipfooter=1)     ...: df     ...:Out[173]:         date    val  percent0    2014/3/1  0.947015  10%1    2014/6/1  0.746104  11%2    2014/9/1  0.736765  12%3   2014/12/1  0.724938  13%4    2015/3/1  0.850437  14%5    2015/6/1  0.332503  15%6    2015/9/1  0.752894  16%7   2015/12/1  0.358275  17%8    2016/3/1  0.077251  18%9    2016/6/1  0.436182  19%10   2016/9/1  0.424715  20%11  2016/12/1  0.842471  21%12   2017/3/1  0.740036  22%13   2017/6/1  0.183589  23%14   2017/9/1  0.143363  24%2.4. index_col參數

【例4】通過index_col參數指定DataFrame index

在【例3】中，查看我們讀取得到得DataFrame得索引：

In [174]: df.indexOut[174]: RangeIndex(start=0, stop=15, step=1)

它是一個自動添加得整型索引，但如果現在我想要使用“date”列作為索引，可以通過index_col參數指定：

In [175]: import pandas as pd     ...: df = pd.read_excel("records.xlsx", "Sheet1", header=1, skipfooter=1,index_col=0)     ...: df     ...:Out[175]:            val   percentdate2014/3/1   0.947015  10%2014/6/1   0.746104  11%2014/9/1   0.736765  12%2014/12/1  0.724938  13%2015/3/1   0.850437  14%2015/6/1   0.332503  15%2015/9/1   0.752894  16%2015/12/1  0.358275  17%2016/3/1   0.077251  18%2016/6/1   0.436182  19%2016/9/1   0.424715  20%2016/12/1  0.842471  21%2017/3/1   0.740036  22%2017/6/1   0.183589  23%2017/9/1   0.143363  24%In [176]: df.indexOut[176]:Index(['2014/3/1', '2014/6/1', '2014/9/1', '2014/12/1', '2015/3/1', '2015/6/1',       '2015/9/1', '2015/12/1', '2016/3/1', '2016/6/1', '2016/9/1',       '2016/12/1', '2017/3/1', '2017/6/1', '2017/9/1'],      dtype='object', name='date')

或者改成這樣：

df = pd.read_excel("records.xlsx", "Sheet1", header=1, skipfooter=1, index_col=“date”)

2.5. parse_dates參數

查看【例4】index得參數類型：

In [183]: type(df.index[0])Out[183]: str

發現并不是我們想要得日期類型，而是str。現在我們想把它轉換為日期類型，可選得一種方法就是通過parse_dates參數來實現。

【例5】parse_dates參數處理日期

Code:

In [184]: import pandas as pd     ...: df = pd.read_excel("records.xlsx", "Sheet1", header=1, skipfooter=1,i     ...: ndex_col="date", parse_dates=True)     ...: df     ...:Out[184]:            val    percentdate2014-03-01  0.947015  10%2014-06-01  0.746104  11%2014-09-01  0.736765  12%2014-12-01  0.724938  13%2015-03-01  0.850437  14%2015-06-01  0.332503  15%2015-09-01  0.752894  16%2015-12-01  0.358275  17%2016-03-01  0.077251  18%2016-06-01  0.436182  19%2016-09-01  0.424715  20%2016-12-01  0.842471  21%2017-03-01  0.740036  22%2017-06-01  0.183589  23%2017-09-01  0.143363  24%In [185]: type(df.index[0])Out[185]: pandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp

當parase_date設置為True時，默認將index處理為日期類型。

如果要處理得列不是index列，可以通過parse_dates= "date"來實現。

如果要處理得列包含多個，可以通過parse_dates= [“col1”,“col2”,…]來實現。

2.6. converters參數

在前面幾個例子中，我們發現percent列得數據都是xx%這樣得表示，且是str類型:

In [187]: type(df["percent"][0])Out[187]: str

str類型并不是我們所希望得，現在我們希望可以將之轉化為float類型，這可以通過converters參數來實現。

【例6】converters參數進行數據類型轉換

Code：

In [189]: import pandas as pd     ...: def convertPercent(val):     ...:     return float(val.split("%")[0])*0.01     ...:     ...: df = pd.read_excel("records.xlsx", "Sheet1", header=1, skipfooter=1,i     ...: ndex_col="date", parse_dates=True, converters={"percent":convertPerce     ...: nt})     ...: df     ...:Out[189]:                 val  percentdate2014-03-01  0.947015     0.102014-06-01  0.746104     0.112014-09-01  0.736765     0.122014-12-01  0.724938     0.132015-03-01  0.850437     0.142015-06-01  0.332503     0.152015-09-01  0.752894     0.162015-12-01  0.358275     0.172016-03-01  0.077251     0.182016-06-01  0.436182     0.192016-09-01  0.424715     0.202016-12-01  0.842471     0.212017-03-01  0.740036     0.222017-06-01  0.183589     0.232017-09-01  0.143363     0.24

2.7. na_values參數

【例7】na_values參數處理na數據

很多時候，并不是所有得數據都是有效數據，例如下表中2014/12/1和2016/6/1兩行得數據均為“–”：

2020年XXX表date	val	percent2014/3/1	0.947014982	10%2014/6/1	0.746103818	11%2014/9/1	0.736764841	12%2014/12/1	--	--2015/3/1	0.85043738	14%2015/6/1	0.332503212	15%2015/9/1	0.75289366	16%2015/12/1	0.358275104	17%2016/3/1	0.077250716	18%2016/6/1	--	--2016/9/1	0.424714671	20%2016/12/1	0.842471104	21%2017/3/1	0.740035625	22%2017/6/1	0.183588529	23%2017/9/1	0.143363207	24%數據來源：	XXX	　

這種情況下可以通過na_values參數來處理。

Code

In [191]: import pandas as pd     ...: df = pd.read_excel("records.xlsx", "Sheet1", header=1, skipfooter=1,i     ...: ndex_col="date", parse_dates=True, na_values="--")     ...: df     ...:Out[191]:                 val percentdate2014-03-01  0.947015     10%2014-06-01  0.746104     11%2014-09-01  0.736765     12%2014-12-01       NaN     NaN2015-03-01  0.850437     14%2015-06-01  0.332503     15%2015-09-01  0.752894     16%2015-12-01  0.358275     17%2016-03-01  0.077251     18%2016-06-01       NaN     NaN2016-09-01  0.424715     20%2016-12-01  0.842471     21%2017-03-01  0.740036     22%2017-06-01  0.183589     23%2017-09-01  0.143363     24%

2.8. usecols參數

【例8】 usecols參數選擇列

當我們只想處理數據表中得某些指定列時，可以通過usecols參數來指定。例如，我只想處理"date"和"val"兩列數據，可以這樣通過

usecols=["date","val"]

來指定。

Code

In [193]: import pandas as pd     ...: df = pd.read_excel("records.xlsx", "Sheet1", header=1, skipfooter=1,i     ...: ndex_col="date", parse_dates=True, na_values="--", usecols=["date","v     ...: al"])     ...: df     ...:Out[193]:                 valdate2014-03-01  0.9470152014-06-01  0.7461042014-09-01  0.7367652014-12-01       NaN2015-03-01  0.8504372015-06-01  0.3325032015-09-01  0.7528942015-12-01  0.3582752016-03-01  0.0772512016-06-01       NaN2016-09-01  0.4247152016-12-01  0.8424712017-03-01  0.7400362017-06-01  0.1835892017-09-01  0.143363

總結

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