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法學將Excel電子表格載入為pandas DataFrame
隨著資料分析在各個領域的重要性日益提高，Python憑藉其大量用於處理資料的庫，已成為首選語言。Pandas就是這樣一款強大的工具，它提供了靈活的資料結構，用於資料處理和分析。本文提供了將Excel電子表格載入為Pandas DataFrame的深入指南，幷包含示例。
Pandas簡介
Pandas是一個Python包，以其高效處理資料的能力而著稱。它提供了兩個類——DataFrame和Series——它們非常靈活，可以處理各種資料型別。DataFrame類似於Excel電子表格、SQL表或R中的data.frame。它是一個二維帶標籤的資料結構，其列可以是不同型別（如數值型、布林型、字串型等）。
在Pandas中載入Excel檔案
Pandas提供read_excel()函式來讀取Excel檔案並將資料載入到DataFrame中。該函式支援本地檔案系統或URL中的xls和xlsx副檔名，並且需要xlrd和openpyxl包才能執行。讓我們深入研究一些示例。
示例1：載入Excel檔案
最基本的形式是，可以使用read_excel()讀取Excel檔案並將其載入到DataFrame中。您只需要指定檔案的路徑。
import pandas as pd
# Load spreadsheet
df = pd.read_excel('path_to_file.xlsx')
# Print the dataframe
print(df)
在這個示例中，DataFrame df包含Excel電子表格中的所有資料。如果檔案包含多個工作表，此方法只會載入第一個工作表。
示例2：載入特定工作表
Excel檔案通常包含多個工作表。如果要從Excel檔案載入特定工作表，可以透過指定工作表的名稱或索引來實現。
import pandas as pd
# Load a specific sheet
df = pd.read_excel('path_to_file.xlsx', sheet_name='Sheet2')
# Print the dataframe
print(df)
在這種情況下，read_excel()函式載入名為“Sheet2”的工作表。或者，您可以指定工作表的索引，第一個工作表的索引為0。
示例3：載入多個工作表
如果要從Excel檔案載入多個工作表，可以將工作表名稱或索引列表傳遞給sheet_name引數。
import pandas as pd
# Load multiple sheets
sheets_dict = pd.read_excel('path_to_file.xlsx', sheet_name=['Sheet1', 'Sheet2'])
# sheets_dict is a dictionary of dataframes
# Access the dataframe from 'Sheet1'
df1 = sheets_dict['Sheet1']
# Access the dataframe from 'Sheet2'
df2 = sheets_dict['Sheet2']
# Print the dataframes
print(df1)
print(df2)
使用列表讀取多個工作表時，read_excel()返回一個DataFrame字典。此字典的鍵是工作表名稱或索引，值是相應DataFrame。
結論
Pandas是一個很棒的工具，可以輕鬆處理資料。它將Excel電子表格載入到DataFrame中的能力，只是它在資料科學和分析領域成為如此寶貴資產的眾多原因之一。
無論您是處理單工作表Excel檔案、多工作表資料還是處理大型電子表格，Pandas都提供了一種高效的方式來載入和處理您的資料。更深入地瞭解這些過程，您可以更熟練地使用Python和Pandas進行資料處理。
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