Hỗ trợ các phần mở rộng tệp xls, xlsx, xlsm, xlsb, odf, ods và odt được đọc từ hệ thống tệp cục bộ hoặc URL. Hỗ trợ tùy chọn đọc một trang tính hoặc danh sách các trang tính
Tham số str, byte, ExcelFile, xlrd. Sách, đối tượng đường dẫn hoặc đối tượng giống như tệpMọi đường dẫn chuỗi hợp lệ đều được chấp nhận. Chuỗi có thể là một URL. Lược đồ URL hợp lệ bao gồm http, ftp, s3 và tệp. Đối với các URL của tệp, một máy chủ lưu trữ được yêu cầu. Một tệp cục bộ có thể là.
>>> pd.read_excel[open['tmp.xlsx', 'rb'], .. sheet_name='Sheet3'] Unnamed: 0 Name Value 0 0 string1 1 1 1 string2 2 2 2 #Comment 39
Nếu bạn muốn truyền vào một đối tượng đường dẫn, pandas chấp nhận bất kỳ
>>> pd.read_excel[open['tmp.xlsx', 'rb'], .. sheet_name='Sheet3'] Unnamed: 0 Name Value 0 0 string1 1 1 1 string2 2 2 2 #Comment 30 nào
Theo đối tượng giống như tệp, chúng tôi đề cập đến các đối tượng có phương thức
>>> pd.read_excel[open['tmp.xlsx', 'rb'], .. sheet_name='Sheet3'] Unnamed: 0 Name Value 0 0 string1 1 1 1 string2 2 2 2 #Comment 31, chẳng hạn như xử lý tệp [e. g. thông qua chức năng
>>> pd.read_excel[open['tmp.xlsx', 'rb'], .. sheet_name='Sheet3'] Unnamed: 0 Name Value 0 0 string1 1 1 1 string2 2 2 2 #Comment 32 dựng sẵn] hoặc
>>> pd.read_excel[open['tmp.xlsx', 'rb'], .. sheet_name='Sheet3'] Unnamed: 0 Name Value 0 0 string1 1 1 1 string2 2 2 2 #Comment 30sheet_name str, int, list hoặc Không, mặc định 0
Chuỗi được sử dụng cho tên trang tính. Số nguyên được sử dụng ở các vị trí trang tính không được lập chỉ mục [các trang biểu đồ không được tính là vị trí trang tính]. Danh sách các chuỗi/số nguyên được sử dụng để yêu cầu nhiều trang tính. Chỉ định Không có để nhận tất cả các trang tính
trường hợp có sẵn
Mặc định là
>>> pd.read_excel[open['tmp.xlsx', 'rb'], .. sheet_name='Sheet3'] Unnamed: 0 Name Value 0 0 string1 1 1 1 string2 2 2 2 #Comment 3
1. Tờ đầu tiên dưới dạng DataFrame>>> pd.read_excel[open['tmp.xlsx', 'rb'], .. sheet_name='Sheet3'] Unnamed: 0 Name Value 0 0 string1 1 1 1 string2 2 2 2 #Comment 3
2. Tờ thứ 2 dưới dạng DataFrame>>> pd.read_excel[open['tmp.xlsx', 'rb'], .. sheet_name='Sheet3'] Unnamed: 0 Name Value 0 0 string1 1 1 1 string2 2 2 2 #Comment 3
3. Tải trang tính có tên “Sheet1”>>> pd.read_excel[open['tmp.xlsx', 'rb'], .. sheet_name='Sheet3'] Unnamed: 0 Name Value 0 0 string1 1 1 1 string2 2 2 2 #Comment 3
4. Tải đầu tiên, thứ hai và trang tính có tên “Sheet5” dưới dạng lệnh của DataFrameKhông có. Tất cả các trang tính
Hàng [được lập chỉ mục 0] để sử dụng cho các nhãn cột của Khung dữ liệu được phân tích cú pháp. Nếu một danh sách các số nguyên được thông qua, các vị trí hàng đó sẽ được kết hợp thành một
>>> pd.read_excel[open['tmp.xlsx', 'rb'], .. sheet_name='Sheet3'] Unnamed: 0 Name Value 0 0 string1 1 1 1 string2 2 2 2 #Comment 35. Sử dụng Không có nếu không có tiêu đềtên giống như mảng, mặc định Không có
Danh sách các tên cột để sử dụng. Nếu tệp không chứa hàng tiêu đề, thì bạn nên chuyển rõ ràng header=None
index_col int, danh sách int, mặc định Không cóCột [được lập chỉ mục 0] để sử dụng làm nhãn hàng của DataFrame. Vượt qua Không nếu không có cột như vậy. Nếu một danh sách được thông qua, các cột đó sẽ được kết hợp thành một
>>> pd.read_excel[open['tmp.xlsx', 'rb'], .. sheet_name='Sheet3'] Unnamed: 0 Name Value 0 0 string1 1 1 1 string2 2 2 2 #Comment 35. Nếu một tập hợp con dữ liệu được chọn với
>>> pd.read_excel[open['tmp.xlsx', 'rb'], .. sheet_name='Sheet3'] Unnamed: 0 Name Value 0 0 string1 1 1 1 string2 2 2 2 #Comment 37, thì index_col dựa trên tập hợp con đó
Các giá trị bị thiếu sẽ được điền tiếp để cho phép quay vòng với
>>> pd.read_excel[open['tmp.xlsx', 'rb'], .. sheet_name='Sheet3'] Unnamed: 0 Name Value 0 0 string1 1 1 1 string2 2 2 2 #Comment 38 cho
>>> pd.read_excel[open['tmp.xlsx', 'rb'], .. sheet_name='Sheet3'] Unnamed: 0 Name Value 0 0 string1 1 1 1 string2 2 2 2 #Comment 39. Để tránh điền tiếp các giá trị còn thiếu, hãy sử dụng
>>> pd.read_excel[open['tmp.xlsx', 'rb'], .. sheet_name='Sheet3'] Unnamed: 0 Name Value 0 0 string1 1 1 1 string2 2 2 2 #Comment 300 sau khi đọc dữ liệu thay vì
>>> pd.read_excel[open['tmp.xlsx', 'rb'], .. sheet_name='Sheet3'] Unnamed: 0 Name Value 0 0 string1 1 1 1 string2 2 2 2 #Comment 301usecols str, giống như danh sách hoặc có thể gọi được, mặc định Không có
Nếu không, sau đó phân tích tất cả các cột
Nếu str, thì biểu thị danh sách các chữ cái cột Excel và phạm vi cột được phân tách bằng dấu phẩy [e. g. "MỘT. E” hoặc “A,C,E. f”]. Phạm vi bao gồm cả hai bên
Nếu danh sách int, thì biểu thị danh sách số cột sẽ được phân tích cú pháp [0-indexed]
Nếu danh sách chuỗi, thì cho biết danh sách tên cột sẽ được phân tích cú pháp
Nếu có thể gọi được, sau đó đánh giá từng tên cột dựa vào tên đó và phân tích cú pháp cột nếu có thể gọi được trả về
>>> pd.read_excel[open['tmp.xlsx', 'rb'], .. sheet_name='Sheet3'] Unnamed: 0 Name Value 0 0 string1 1 1 1 string2 2 2 2 #Comment 3
02
Trả về một tập hợp con của các cột theo hành vi trên
bóp bool, mặc định SaiNếu dữ liệu được phân tích cú pháp chỉ chứa một cột thì trả về Sê-ri
Không dùng nữa kể từ phiên bản 1. 4. 0. Nối
>>> pd.read_excel[open['tmp.xlsx', 'rb'], .. sheet_name='Sheet3'] Unnamed: 0 Name Value 0 0 string1 1 1 1 string2 2 2 2 #Comment 303 vào lệnh gọi tới
>>> pd.read_excel[open['tmp.xlsx', 'rb'], .. sheet_name='Sheet3'] Unnamed: 0 Name Value 0 0 string1 1 1 1 string2 2 2 2 #Comment 304 để nén dữ liệu.
Kiểu dữ liệu cho dữ liệu hoặc cột. e. g. {'một'. np. float64, 'b'. np. int32} Sử dụng đối tượng để bảo toàn dữ liệu như được lưu trữ trong Excel và không diễn giải dtype. Nếu bộ chuyển đổi được chỉ định, chúng sẽ được áp dụng THAY THẾ cho chuyển đổi dtype
công cụ str, mặc định Không cóNếu io không phải là bộ đệm hoặc đường dẫn, điều này phải được đặt để xác định io. động cơ được hỗ trợ. “xlrd”, “openpyxl”, “odf”, “pyxlsb”. tương thích động cơ
“xlrd” hỗ trợ các tệp Excel kiểu cũ [. xls]
“openpyxl” hỗ trợ các định dạng tệp Excel mới hơn
“odf” hỗ trợ các định dạng tệp OpenDocument [. không,. ods,. odt]
“pyxlsb” hỗ trợ các tệp Excel nhị phân
Đã thay đổi trong phiên bản 1. 2. 0. Công cụ xlrd hiện chỉ hỗ trợ các tệp
>>> pd.read_excel[open['tmp.xlsx', 'rb'], .. sheet_name='Sheet3'] Unnamed: 0 Name Value 0 0 string1 1 1 1 string2 2 2 2 #Comment 305 kiểu cũ. Khi
>>> pd.read_excel[open['tmp.xlsx', 'rb'], .. sheet_name='Sheet3'] Unnamed: 0 Name Value 0 0 string1 1 1 1 string2 2 2 2 #Comment 306, logic sau sẽ được sử dụng để xác định động cơ.
Nếu
>>> pd.read_excel[open['tmp.xlsx', 'rb'], .. sheet_name='Sheet3'] Unnamed: 0 Name Value 0 0 string1 1 1 1 string2 2 2 2 #Comment 3
07 là định dạng OpenDocument [. không,. ods,. odt], thì odf sẽ được sử dụngMặt khác, nếu
>>> pd.read_excel[open['tmp.xlsx', 'rb'], .. sheet_name='Sheet3'] Unnamed: 0 Name Value 0 0 string1 1 1 1 string2 2 2 2 #Comment 3
07 là định dạng xls, thì>>> pd.read_excel[open['tmp.xlsx', 'rb'], .. sheet_name='Sheet3'] Unnamed: 0 Name Value 0 0 string1 1 1 1 string2 2 2 2 #Comment 3
09 sẽ được sử dụngMặt khác, nếu
>>> pd.read_excel[open['tmp.xlsx', 'rb'], .. sheet_name='Sheet3'] Unnamed: 0 Name Value 0 0 string1 1 1 1 string2 2 2 2 #Comment 3
07 ở định dạng xlsb, thì>>> pd.read_excel[open['tmp.xlsx', 'rb'], .. sheet_name='Sheet3'] Unnamed: 0 Name Value 0 0 string1 1 1 1 string2 2 2 2 #Comment 3
11 sẽ được sử dụngMới trong phiên bản 1. 3. 0
Nếu không thì
>>> pd.read_excel[open['tmp.xlsx', 'rb'], .. sheet_name='Sheet3'] Unnamed: 0 Name Value 0 0 string1 1 1 1 string2 2 2 2 #Comment 3
12 sẽ được sử dụngThay đổi trong phiên bản 1. 3. 0
Dict của các chức năng để chuyển đổi các giá trị trong các cột nhất định. Các khóa có thể là số nguyên hoặc nhãn cột, giá trị là các hàm nhận một đối số đầu vào, nội dung ô Excel và trả về nội dung đã chuyển đổi
true_values danh sách, mặc định Không cóCác giá trị được coi là True
false_values danh sách, mặc định Không cóCác giá trị được coi là Sai
skiprows giống như danh sách, int hoặc có thể gọi được, tùy chọnSố dòng cần bỏ qua [được lập chỉ mục 0] hoặc số dòng cần bỏ qua [int] ở đầu tệp. Nếu có thể gọi được, hàm có thể gọi được sẽ được đánh giá dựa trên các chỉ số hàng, trả về True nếu hàng sẽ bị bỏ qua và Sai nếu không. Một ví dụ về đối số có thể gọi được hợp lệ sẽ là
>>> pd.read_excel[open['tmp.xlsx', 'rb'], .. sheet_name='Sheet3'] Unnamed: 0 Name Value 0 0 string1 1 1 1 string2 2 2 2 #Comment 313nrows int, mặc định Không có
Số hàng để phân tích cú pháp
na_values vô hướng, str, giống như danh sách hoặc dict, mặc định Không cóAdditional 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’, ‘n/a’, ‘nan’, ‘null’.
keep_default_na bool, mặc định ĐúngCó hay không bao gồm các giá trị NaN mặc định khi phân tích dữ liệu. Tùy thuộc vào việc na_values có được chuyển vào hay không, hành vi sẽ như sau
Nếu keep_default_na là True và na_values được chỉ định, thì na_values được thêm vào các giá trị NaN mặc định được sử dụng để phân tích cú pháp
Nếu keep_default_na là True và na_values không được chỉ định, thì chỉ các giá trị NaN mặc định được sử dụng để phân tích cú pháp
Nếu keep_default_na là Sai và na_values được chỉ định, thì chỉ các giá trị NaN được chỉ định na_values mới được sử dụng để phân tích cú pháp
Nếu keep_default_na là Sai và na_values không được chỉ định, sẽ không có chuỗi nào được phân tích thành NaN
Lưu ý rằng nếu na_filter được chuyển thành Sai, các tham số keep_default_na và na_values sẽ bị bỏ qua
na_filter bool, mặc định ĐúngPhát hiện các điểm đánh dấu giá trị bị thiếu [chuỗi trống và giá trị của na_values]. Trong dữ liệu không có bất kỳ NA nào, việc chuyển na_filter=False có thể cải thiện hiệu suất đọc một tệp lớn
dài dòng bool, mặc định SaiCho biết số lượng giá trị NA được đặt trong các cột không phải là số
parse_dates bool, list-like hoặc dict, mặc định SaiHành vi như sau
bool. Nếu Đúng -> thử phân tích cú pháp chỉ mục
danh sách int hoặc tên. e. g. Nếu [1, 2, 3] -> thử phân tích từng cột 1, 2, 3 thành một cột ngày riêng biệt
danh sách các danh sách. e. g. Nếu [[1, 3]] -> kết hợp cột 1 và 3 và phân tích dưới dạng một cột ngày
chính tả, e. g. {'foo'. [1, 3]} -> phân tích cột 1, 3 thành ngày và gọi kết quả là 'foo'
Nếu một cột hoặc chỉ mục chứa ngày không thể phân tích cú pháp, thì toàn bộ cột hoặc chỉ mục đó sẽ được trả về không thay đổi dưới dạng kiểu dữ liệu đối tượng. Nếu bạn không muốn phân tích một số ô thành ngày, chỉ cần thay đổi loại của chúng trong Excel thành “Văn bản”. Để phân tích cú pháp ngày giờ không chuẩn, hãy sử dụng
>>> pd.read_excel[open['tmp.xlsx', 'rb'], .. sheet_name='Sheet3'] Unnamed: 0 Name Value 0 0 string1 1 1 1 string2 2 2 2 #Comment 314 sau
>>> pd.read_excel[open['tmp.xlsx', 'rb'], .. sheet_name='Sheet3'] Unnamed: 0 Name Value 0 0 string1 1 1 1 string2 2 2 2 #Comment 315
Ghi chú. Đường dẫn nhanh tồn tại cho các ngày có định dạng iso8601
date_parser chức năng, tùy chọnHàm sử dụng để chuyển đổi một chuỗi các cột chuỗi thành một mảng các thể hiện thời gian. Mặc định sử dụng
>>> pd.read_excel[open['tmp.xlsx', 'rb'], .. sheet_name='Sheet3'] Unnamed: 0 Name Value 0 0 string1 1 1 1 string2 2 2 2 #Comment 316 để thực hiện chuyển đổi. Pandas sẽ cố gắng gọi date_parser theo ba cách khác nhau, chuyển sang cách tiếp theo nếu xảy ra ngoại lệ. 1] Chuyển một hoặc nhiều mảng [như được định nghĩa bởi parse_dates] làm đối số; nghìn str, mặc định Không có
Dấu phân cách hàng nghìn để phân tích các cột chuỗi thành số. Lưu ý rằng tham số này chỉ cần thiết cho các cột được lưu dưới dạng TEXT trong Excel, mọi cột số sẽ tự động được phân tích cú pháp, bất kể định dạng hiển thị
thập phân str, mặc định ‘. ’Ký tự để nhận dạng là dấu thập phân để phân tích các cột chuỗi thành số. Lưu ý rằng tham số này chỉ cần thiết cho các cột được lưu dưới dạng TEXT trong Excel, mọi cột số sẽ tự động được phân tích cú pháp, bất kể định dạng hiển thị. [e. g. sử dụng ',' cho dữ liệu châu Âu]
Mới trong phiên bản 1. 4. 0
bình luận str, mặc định Không cóNhận xét phần còn lại của dòng. Truyền một hoặc nhiều ký tự cho đối số này để biểu thị nhận xét trong tệp đầu vào. Bất kỳ dữ liệu nào giữa chuỗi nhận xét và cuối dòng hiện tại đều bị bỏ qua
skipfooter int, mặc định 0Hàng ở cuối để bỏ qua [0-lập chỉ mục]
convert_float bool, mặc định ĐúngChuyển đổi số float tích phân thành int [i. e. , 1. 0 -> 1]. Nếu Sai, tất cả dữ liệu số sẽ được đọc dưới dạng số float. Excel lưu trữ tất cả các số dưới dạng số float trong nội bộ
Không dùng nữa kể từ phiên bản 1. 3. 0. convert_float sẽ bị xóa trong phiên bản sau
mangle_dupe_cols bool, mặc định ĐúngCác cột trùng lặp sẽ được chỉ định là 'X', 'X. 1’, …’X. N', thay vì 'X'...'X'. Truyền vào Sai sẽ khiến dữ liệu bị ghi đè nếu có tên trùng lặp trong các cột
Không dùng nữa kể từ phiên bản 1. 5. 0. Chưa triển khai và một đối số mới để chỉ định mẫu cho tên của các cột trùng lặp sẽ được thêm vào thay thế
storage_options chính tả, tùy chọnCác tùy chọn bổ sung có ý nghĩa đối với một kết nối lưu trữ cụ thể, e. g. máy chủ, cổng, tên người dùng, mật khẩu, v.v. Đối với URL HTTP[S], các cặp khóa-giá trị được chuyển tiếp tới
>>> pd.read_excel[open['tmp.xlsx', 'rb'], .. sheet_name='Sheet3'] Unnamed: 0 Name Value 0 0 string1 1 1 1 string2 2 2 2 #Comment 317 dưới dạng tùy chọn tiêu đề. Đối với các URL khác [e. g. bắt đầu với “s3. //”, và “gcs. //”] các cặp khóa-giá trị được chuyển tiếp tới
>>> pd.read_excel[open['tmp.xlsx', 'rb'], .. sheet_name='Sheet3'] Unnamed: 0 Name Value 0 0 string1 1 1 1 string2 2 2 2 #Comment 318. Vui lòng xem
>>> pd.read_excel[open['tmp.xlsx', 'rb'], .. sheet_name='Sheet3'] Unnamed: 0 Name Value 0 0 string1 1 1 1 string2 2 2 2 #Comment 319 và
>>> pd.read_excel[open['tmp.xlsx', 'rb'], .. sheet_name='Sheet3'] Unnamed: 0 Name Value 0 0 string1 1 1 1 string2 2 2 2 #Comment 300 để biết thêm chi tiết và để biết thêm ví dụ về các tùy chọn lưu trữ, hãy tham khảo tại đây
Mới trong phiên bản 1. 2. 0
ReturnsDataFrame hoặc dict của DataFramesDataFrame từ tệp được truyền trong tệp Excel. Xem ghi chú trong đối số sheet_name để biết thêm thông tin về thời điểm một lệnh của DataFrames được trả về
Xem thêm
>>> pd.read_excel[open['tmp.xlsx', 'rb'], .. sheet_name='Sheet3'] Unnamed: 0 Name Value 0 0 string1 1 1 1 string2 2 2 2 #Comment 301
Ghi DataFrame vào tệp Excel
>>> pd.read_excel[open['tmp.xlsx', 'rb'], .. sheet_name='Sheet3'] Unnamed: 0 Name Value 0 0 string1 1 1 1 string2 2 2 2 #Comment 302
Ghi DataFrame vào tệp giá trị được phân tách bằng dấu phẩy [csv]
>>> pd.read_excel[open['tmp.xlsx', 'rb'], .. sheet_name='Sheet3'] Unnamed: 0 Name Value 0 0 string1 1 1 1 string2 2 2 2 #Comment 303
Đọc tệp giá trị được phân tách bằng dấu phẩy [csv] vào DataFrame
>>> pd.read_excel[open['tmp.xlsx', 'rb'], .. sheet_name='Sheet3'] Unnamed: 0 Name Value 0 0 string1 1 1 1 string2 2 2 2 #Comment 304
Đọc bảng các dòng có định dạng chiều rộng cố định vào DataFrame
ví dụ
Có thể đọc tệp bằng cách sử dụng tên tệp dưới dạng chuỗi hoặc đối tượng tệp đang mở
>>> pd.read_excel[open['tmp.xlsx', 'rb'], .. sheet_name='Sheet3'] Unnamed: 0 Name Value 0 0 string1 1 1 1 string2 2 2 2 #Comment 35
>>> pd.read_excel[open['tmp.xlsx', 'rb'], .. sheet_name='Sheet3'] Unnamed: 0 Name Value 0 0 string1 1 1 1 string2 2 2 2 #Comment 3
Chỉ mục và tiêu đề có thể được chỉ định thông qua các đối số index_col và tiêu đề
>>> pd.read_excel[open['tmp.xlsx', 'rb'], .. sheet_name='Sheet3'] Unnamed: 0 Name Value 0 0 string1 1 1 1 string2 2 2 2 #Comment 30
Các loại cột được suy ra nhưng có thể được chỉ định rõ ràng
>>> pd.read_excel[open['tmp.xlsx', 'rb'], .. sheet_name='Sheet3'] Unnamed: 0 Name Value 0 0 string1 1 1 1 string2 2 2 2 #Comment 31
Các giá trị Đúng, Sai và NA và dấu phân cách hàng nghìn có giá trị mặc định nhưng cũng có thể được chỉ định rõ ràng. Cung cấp các giá trị bạn muốn dưới dạng chuỗi hoặc danh sách chuỗi