用python的pandas读取excel文件中的数据
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发布时间：2025-01-02 15:27
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时间：6分钟前
使用pandas库的read_excel()方法可直接读取Excel文件中的数据。默认情况下，此方法会读取第一个工作表并以DataFrame数据结构返回，DataFrame能够清晰展示数据的表格型结构。若需读取指定工作表，可通过指定表名或表索引实现。例如，读取名为"test1"的工作表或索引为0的默认工作表。
当仅读取一个工作表时，返回结果是DataFrame类型。若需一次性读取多个工作表，应避免此操作，推荐每次只读取一个工作表以简化后续操作。读取多个工作表时，可以以字典形式返回结果。
读取的Excel数据将构成DataFrame表格类型。默认情况是基于表头读取数据，即第一行元素自动作为表头标签，其他内容为数据。若希望以无表头方式读取，可在read_excel()方法中加入header=None参数。读取到的数据将构成DataFrame，同时为每一行赋予行索引（从0开始）和列索引（从0开始）。有表头情况下的行索引从第一行开始，无表头情况下的行索引从0开始。
获取数据有多种方式。使用df.values方法可获取全部数据，返回类型为ndarray（二维）。通过df.index.values和df.columns.values可分别获取行索引向量和列索引向量（对有表头方式，列索引向量是表头标签向量）。根据具体需求，可通过ndarray的使用规则获取指定数据。获取数据的结构示意图如下所示。
获取数据的具体写法包括获取全部数据、某个值、某一行、多行、某一列、多列以及切片数据。
使用loc和iloc方法是通过索引定位获取数据的方式。这两个方法通过指定行和列的索引或标签来获取数据。在有表头方式中，当列索引使用str标签时，仅使用loc方法；当列索引使用索引号时，仅使用iloc方法。在无表头方式中，索引向量也是标签向量，因此loc和iloc均可使用。在切片中，loc是闭区间，iloc是半开区间。
获取数据的具体写法包括获取全部数据、某个值、某一行、多行、某一列、多列以及切片数据。
在实际操作中，需要结合Excel内容编写相应的Python脚本。示例代码包含了有表头和无表头两种情况下的读取操作。
通过上述方法和步骤，可以有效地使用Python的pandas库读取和操作Excel文件中的数据。
