iPython의 판다 라이브러리를 사용하여 .xlsx 파일을 읽는 방법은 무엇입니까?

iPython의 판다 라이브러리를 사용하여 .xlsx 파일을 읽는 방법은 무엇입니까?

Panda Library of python을 사용하여 .xlsx 파일을 읽고 데이터를 postgre로 포팅하고 싶다.SQL 테이블

지금까지 내가 할 수 있었던 건

import pandas as pd
data = pd.ExcelFile("*File Name*")

스텝이 정상적으로 실행된 것은 알고 있습니다만, 읽어낸 엑셀 파일을 해석해, 엑셀의 데이터가 변수 데이터의 데이터에 어떻게 매핑 되는지를 이해할 수 있도록 하고 싶습니다.
내가 틀리지 않았다면 데이터는 데이터 프레임 객체라는 것을 알게 되었다.그러면 이 데이터 프레임개체를 해석하여 각 행을 추출하려면 어떻게 해야 합니까?

저는 보통 사전의 작성에 있어서DataFrame모든 시트:

xl_file = pd.ExcelFile(file_name)

dfs = {sheet_name: xl_file.parse(sheet_name) 
          for sheet_name in xl_file.sheet_names}

---

업데이트: 팬더 버전 0.21.0+에서는 다음 주소로 전달하여 보다 깔끔하게 동작합니다.

dfs = pd.read_excel(file_name, sheet_name=None)

---

0.20 이전 버전에서는sheetname보다는sheet_name(이것은, 상기에 의해 폐지되었습니다).

dfs = pd.read_excel(file_name, sheetname=None)

pd.read_excel(file_name) 

이 코드는 xlsx 파일에 대해 다음과 같은 오류를 나타낼 수 있습니다.XLRDError:Excel xlsx file; not supported

대신 를 사용할 수 있습니다.openpyxl엔진에서 Excel 파일을 읽습니다.

df_samples = pd.read_excel(r'filename.xlsx', engine='openpyxl')

다음과 같은 것이 도움이 되었습니다.

from pandas import read_excel
my_sheet = 'Sheet1' # change it to your sheet name, you can find your sheet name at the bottom left of your excel file
file_name = 'products_and_categories.xlsx' # change it to the name of your excel file
df = read_excel(file_name, sheet_name = my_sheet)
print(df.head()) # shows headers with top 5 rows

데이터 프레임의read_excel방법은 다음과 같습니다.read_csv방법:

dfs = pd.read_excel(xlsx_file, sheetname="sheet1")


Help on function read_excel in module pandas.io.excel:

read_excel(io, sheetname=0, header=0, skiprows=None, skip_footer=0, index_col=None, names=None, parse_cols=None, parse_dates=False, date_parser=None, na_values=None, thousands=None, convert_float=True, has_index_names=None, converters=None, true_values=None, false_values=None, engine=None, squeeze=False, **kwds)
    Read an Excel table into a pandas DataFrame

    Parameters
    ----------
    io : string, path object (pathlib.Path or py._path.local.LocalPath),
        file-like object, pandas ExcelFile, or xlrd workbook.
        The string could be a URL. Valid URL schemes include http, ftp, s3,
        and file. For file URLs, a host is expected. For instance, a local
        file could be file://localhost/path/to/workbook.xlsx
    sheetname : string, int, mixed list of strings/ints, or None, default 0

        Strings are used for sheet names, Integers are used in zero-indexed
        sheet positions.

        Lists of strings/integers are used to request multiple sheets.

        Specify None to get all sheets.

        str|int -> DataFrame is returned.
        list|None -> Dict of DataFrames is returned, with keys representing
        sheets.

        Available Cases

        * Defaults to 0 -> 1st sheet as a DataFrame
        * 1 -> 2nd sheet as a DataFrame
        * "Sheet1" -> 1st sheet as a DataFrame
        * [0,1,"Sheet5"] -> 1st, 2nd & 5th sheet as a dictionary of DataFrames
        * None -> All sheets as a dictionary of DataFrames

    header : int, list of ints, default 0
        Row (0-indexed) to use for the column labels of the parsed
        DataFrame. If a list of integers is passed those row positions will
        be combined into a ``MultiIndex``
    skiprows : list-like
        Rows to skip at the beginning (0-indexed)
    skip_footer : int, default 0
        Rows at the end to skip (0-indexed)
    index_col : int, list of ints, default None
        Column (0-indexed) to use as the row labels of the DataFrame.
        Pass None if there is no such column.  If a list is passed,
        those columns will be combined into a ``MultiIndex``
    names : array-like, default None
        List of column names to use. If file contains no header row,
        then you should explicitly pass header=None
    converters : dict, default None
        Dict of functions for converting values in certain columns. Keys can
        either be integers or column labels, values are functions that take one
        input argument, the Excel cell content, and return the transformed
        content.
    true_values : list, default None
        Values to consider as True

        .. versionadded:: 0.19.0

    false_values : list, default None
        Values to consider as False

        .. versionadded:: 0.19.0

    parse_cols : int or list, default None
        * If None then parse all columns,
        * If int then indicates last column to be parsed
        * If list of ints then indicates list of column numbers to be parsed
        * If string then indicates comma separated list of column names and
          column ranges (e.g. "A:E" or "A,C,E:F")
    squeeze : boolean, default False
        If the parsed data only contains one column then return a Series
    na_values : scalar, str, list-like, or dict, default None
        Additional strings to recognize as NA/NaN. If dict passed, specific
        per-column NA values. By default the following values are interpreted
        as NaN: '', '#N/A', '#N/A N/A', '#NA', '-1.#IND', '-1.#QNAN', '-NaN', '-nan',
    '1.#IND', '1.#QNAN', 'N/A', 'NA', 'NULL', 'NaN', 'nan'.
    thousands : str, default None
        Thousands separator for parsing string columns to numeric.  Note that
        this parameter is only necessary for columns stored as TEXT in Excel,
        any numeric columns will automatically be parsed, regardless of display
        format.
    keep_default_na : bool, default True
        If na_values are specified and keep_default_na is False the default NaN
        values are overridden, otherwise they're appended to.
    verbose : boolean, default False
        Indicate number of NA values placed in non-numeric columns
    engine: string, default None
        If io is not a buffer or path, this must be set to identify io.
        Acceptable values are None or xlrd
    convert_float : boolean, default True
        convert integral floats to int (i.e., 1.0 --> 1). If False, all numeric
        data will be read in as floats: Excel stores all numbers as floats
        internally
    has_index_names : boolean, default None
        DEPRECATED: for version 0.17+ index names will be automatically
        inferred based on index_col.  To read Excel output from 0.16.2 and
        prior that had saved index names, use True.

    Returns
    -------
    parsed : DataFrame or Dict of DataFrames
        DataFrame from the passed in Excel file.  See notes in sheetname
        argument for more information on when a Dict of Dataframes is returned.

시트명을 사용하지 않고 ubuntu 체크인을 위해 엑셀 파일을 모르거나 열 수 없는 경우(내 경우 Python 3.6.7, ubuntu 18.04) 파라미터 index_col(첫 번째 시트는 index_col=0)를 사용합니다.

import pandas as pd
file_name = 'some_data_file.xlsx' 
df = pd.read_excel(file_name, index_col=0)
print(df.head()) # print the first 5 rows

스프레드시트 파일 이름 할당 대상file

스프레드시트 로드

시트 이름 인쇄

df1 이름으로 DataFrame에 시트를 로드합니다.

file = 'example.xlsx'
xl = pd.ExcelFile(file)
print(xl.sheet_names)
df1 = xl.parse('Sheet1')

사용하시는 경우read_excel()기능을 사용하여 열린 파일에서open(), 반드시 추가해 주세요.rb부호화 오류를 피하기 위해 열린 함수로 이동합니다.

언급URL : https://stackoverflow.com/questions/16888888/how-to-read-a-xlsx-file-using-the-pandas-library-in-ipython