Pandas 教程：详解如何使用该库读取 Excel 文件，需要具体代码示例
Pandas 是一种常用的数据处理库，具有很多强大的功能，尤其是在数据处理方面非常方便。在实际的数据处理过程中，经常需要读取 Excel 文件。本文将详解如何使用 Pandas 库读取 Excel 文件，并提供具体的代码示例。
- 导入 Pandas 库
使用 Pandas 库需要先导入该库:
import pandas as pd
其中，pd 是 Pandas 库的别名，这样可以更方便地使用 Pandas 的相关方法。
- 读取 Excel 文件
使用 Pandas 读取 Excel 文件非常方便，只需要一行代码即可实现：
data = pd.read_excel('file_name.xlsx')其中，file_name.xlsx 是 Excel 文件的名称，该文件与 Python 脚本在同一个目录下。
如果 Excel 文件不在同一个目录下，则需要指定完整的路径，例如：
data = pd.read_excel('C:/Users/username/Desktop/file_name.xlsx')读取 Excel 文件后，可以通过以下方式查看文件中的数据：
print(data.head())
head() 方法可以查看 Excel 文件的前 5 行数据。如果需要查看更多行，可以将括号中的数字改为需要查看的行数，例如：
print(data.head(10))
- 指定需要读取的 Excel 表格
当 Excel 文件中含有多个表格时，需要指定需要读取的表格，例如：
data = pd.read_excel('file_name.xlsx', sheet_name='Sheet1')其中，sheet_name 用于指定需要读取的表格名称。如果需要读取多个表格，可以将 sheet_name 改为一个列表，例如：
data = pd.read_excel('file_name.xlsx', sheet_name=['Sheet1', 'Sheet2'])这样可以将 Sheet1 和 Sheet2 两个表格的数据一次性读取出来，存储在一个字典中。
- 读取特定行或列
当 Excel 表格中数据较多时，我们有时只需要读取其中的一些行或列，可以使用 Pandas 的 loc 和 iloc 方法实现：
-
loc 方法可以读取指定的行或列数据，实例如下：
data = pd.read_excel('file_name.xlsx') # 读取第 3 行数据 print(data.loc[2]) # 读取名称为 'column_name' 的列数据 print(data.loc[:, 'column_name']) # 读取第 3 行、名称为 'column_name' 的数据 print(data.loc[2, 'column_name']) -
iloc 方法可以读取指定的行或列数据，不过需要使用整数的位置索引，实例如下：
data = pd.read_excel('file_name.xlsx') # 读取第 3 行数据 print(data.iloc[2]) # 读取第 3 行、第 4 列数据 print(data.iloc[2, 3]) # 读取第 2-4 行、第 1-3 列的数据 print(data.iloc[1:4, 0:3])
- 读取 Excel 文件中的列名
在读取 Excel 文件的过程中，有时需要获取 Excel 文件中的列名，可以使用如下方法：
data = pd.read_excel('file_name.xlsx')
# 读取所有列名
print(data.columns.values)
# 读取第 3 列的列名
print(data.columns.values[2])其中，columns.values 用于返回列名列表。在 Python 中，列表的索引从 0 开始。
- 将数据写入 Excel 文件
除了读取 Excel 文件外，Pandas 还提供了将数据写入 Excel 文件的方法。实例如下：
data = pd.DataFrame({'姓名': ['张三', '李四', '王五'], '年龄': [18, 22, 25]})
# 将数据写入名为 'MySheet' 的表格中
data.to_excel('file_name.xlsx', sheet_name='MySheet', index=False)其中，to_excel() 方法用于将数据写入 Excel 文件，第一个参数为 Excel 文件名，第二个参数为要写入的表格名称，index=False 表示不需要写入索引列。
- 结语
本文主要介绍了如何使用 Pandas 库读取 Excel 文件，并提供了具体的代码示例。当然，Pandas 还有很多其它的功能，在日常的数据处理中可以进一步了解。
