Microsoft Excel是一個使用非常廣泛的電子試算表程式。 它的使用者友好性和吸引人的功能使其成為資料科學中常用的工具。 Panadas庫提供了一些功能,我們可以使用該功能完整地讀取Excel檔案,也可以唯讀取選定的一組資料。 還可以讀取其中包含多個工作表的Excel檔案。這裡主要使用read_excel
函式從中讀取資料。
我們在windows作業系統中建立一個包含多個工作表的excel檔案。 不同工作表中的資料如下所示。
可以使用Windows OS中的Excel程式建立此檔案。 將該檔案儲存為:input.xlsx。
# Data in Sheet1
id,name,salary,start_date,dept
1,Rick,623.3,2012-01-01,IT
2,Dan,515.2,2013-09-23,Operations
3,Tusar,611,2014-11-15,IT
4,Ryan,729,2014-05-11,HR
5,Gary,843.25,2015-03-27,Finance
6,Rasmi,578,2013-05-21,IT
7,Pranab,632.8,2013-07-30,Operations
8,Guru,722.5,2014-06-17,Finance
# Data in Sheet2
id name zipcode
1 Rick 301224
2 Dan 341255
3 Tusar 297704
4 Ryan 216650
5 Gary 438700
6 Rasmi 665100
7 Pranab 341211
8 Guru 347480
類似於我們在前一章中已經看到的讀取CSV檔案,pandas庫的read_excel
函式也可以用來讀取一些特定的列和特定的行。使用稱.loc()
多軸索引方法。選擇顯示某些行的salary
和name
列。
import pandas as pd
data = pd.read_excel('path/input.xlsx')
# Use the multi-axes indexing funtion
print (data.loc[[1,3,5],['salary','name']])
執行上面範例程式碼,得到以下結果 -
salary name
1 515.2 Dan
3 729.0 Ryan
5 578.0 Rasmi
具有不同資料格式的多個工作表也可以通過使用名為ExcelFile的包裝類的幫助下的read_excel
函式來讀取。 它只會將多張紙張讀入記憶體一次。 在下面的例子中,我們將sheet1
和sheet2
讀入兩個資料框並單獨列印出來。
import pandas as pd
with pd.ExcelFile('C:/Users/Rasmi/Documents/pydatasci/input.xlsx') as xls:
df1 = pd.read_excel(xls, 'Sheet1')
df2 = pd.read_excel(xls, 'Sheet2')
print("****Result Sheet 1****")
print (df1[0:5]['salary'])
print("")
print("***Result Sheet 2****")
print (df2[0:5]['zipcode'])
當執行上面範例程式碼,得到以下結果 -
****Result Sheet 1****
0 623.30
1 515.20
2 611.00
3 729.00
4 843.25
Name: salary, dtype: float64
***Result Sheet 2****
0 301224
1 341255
2 297704
3 216650
4 438700
Name: zipcode, dtype: int64