本篇內(nèi)容主要講解“Python如何利用Pandas處理復(fù)雜的Excel數(shù)據(jù)”，感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡(jiǎn)單快捷，實(shí)用性強(qiáng)。下面就讓小編來帶大家學(xué)習(xí)“Python如何利用Pandas處理復(fù)雜的Excel數(shù)據(jù)”吧!

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問題緣起

pandas  read_excel函數(shù)在讀取Excel工作表方面做得很好。但是，如果數(shù)據(jù)不是從頭開始，不是從單元格A1開始的連續(xù)表格，則結(jié)果會(huì)不是很好。比如下面一個(gè)銷售表，使用read_excel讀?。?/p>

讀取的結(jié)果如下所示：

結(jié)果中標(biāo)題表頭變成了Unnamed，而且還會(huì)額外增加很多職位NaN列，字段為空的列的值也會(huì)被轉(zhuǎn)換為NaN，這顯然不是我們所期望的。

header和usecols參數(shù)

對(duì)這樣的非標(biāo)準(zhǔn)格式的表格，我們可以使用read_excel()的header和usecols參數(shù)來控制選擇的需要讀取的列。

import pandas as pd from pathlib import Path src_file = 'sales.xlsx'

結(jié)果的DataFrame包含了我們期望的數(shù)據(jù)。

代碼中使用header和usecols參數(shù)設(shè)定了用于顯示標(biāo)題的列和需要讀取的字段：

• header參數(shù)為一個(gè)整數(shù)，從0開始索引，其為選擇的行，比如1表示Excel中的第2行。

• usecols參數(shù)設(shè)定選擇的Excel列范圍范圍(A-…)，例如，B:F表示讀取B到F列。

在某些情況下，可能希望將列定義為數(shù)字列表。比如，可以定義整數(shù)列數(shù)：

df = pd.read_excel(src_file, header=1, usecols=[1,2,3,4,5])

這對(duì)對(duì)大型數(shù)據(jù)集(例如，每3列或僅偶數(shù)列)要遵循一定的數(shù)字模式，則這個(gè)參數(shù)方法會(huì)很有用。

usecols還可以設(shè)定從列名列表讀取。比如上面的例子也可以這樣寫：

df = pd.read_excel( src_file, header=1, usecols=['item_type', 'order id', 'order date', 'state', 'priority'])

列順序支持自由選擇，這種命名列列表的方式實(shí)際中很有用。

usecols支持一個(gè)回調(diào)函數(shù)column_check，可通過該函數(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。

下面是一個(gè)簡(jiǎn)單的示例：

def column_check(x):      if 'unnamed' in x.lower():            return False      if 'priority' in x.lower():           return False      if 'order' in x.lower():           return True     return True

df = pd.read_excel(src_file, header=1, usecols=column_check)

column_check按名稱解析每列，每列通過定義True或False，來選擇是否讀取。

usecols也可以使用lambda表達(dá)式。下面的示例中定義的需要顯示的字段列表。為了進(jìn)行比較，通過將名稱轉(zhuǎn)換為小寫來規(guī)范化。

cols_to_use = ['item_type', 'order id', 'order date', 'state', 'priority'] df = pd.read_excel(src_file, header=1, usecols=lambda x: x.lower() in cols_to_use)

回調(diào)函數(shù)為我們提供了許多靈活性，可以處理Excel文件的實(shí)際混亂情況。

關(guān)于read_exce函數(shù)更多參數(shù)可以查看官方文檔，下面是一個(gè)總結(jié)表格：

結(jié)合openpyxl

在某些情況下，數(shù)據(jù)甚至可能在Excel中變得更加復(fù)雜。在下面示例中，我們有一個(gè)ship_cost要讀取的表。如果必須使用這樣的文件，那么只用pandas函數(shù)和選項(xiàng)也很難做到。在這種情況下，可以直接使用openpyxl解析文件并將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為pandas  DataFrame。比如要讀取下面示例的數(shù)據(jù)：

from openpyxl import load_workbook import pandas as pd from pathlib import Path src_file = ' sales1.xlsx'

加載整個(gè)工作簿：

cc = load_workbook(filename = src_file)

查看所有工作表：

cc.sheetnames

['sales', 'shipping_rates']

要訪問特定的工作表：

sheet = cc['shipping_rates']

要查看所有命名表的列表：

sheet.tables.keys()

dict_keys(['ship_cost'])

該鍵對(duì)應(yīng)于Excel中分配給表的名稱。這樣就可以設(shè)定要讀取的Excel范圍：

lookup_table = sheet.tables['ship_cost']

lookup_table.ref

'C8:E16'

這樣就獲得了要加載的數(shù)據(jù)范圍。最后將其轉(zhuǎn)換為pandas DataFrame即可。遍歷每一行并轉(zhuǎn)換為DataFrame：

data = sheet[lookup_table.ref] rows_list = []  for row in data: cols = [] for col in row: cols.append(col.value) rows_list.append(cols)  df = pd.DataFrame(data=rows_list[1:], index=None, columns=rows_list[0])

結(jié)果數(shù)據(jù)框：

到此，相信大家對(duì)“Python如何利用Pandas處理復(fù)雜的Excel數(shù)據(jù)”有了更深的了解，不妨來實(shí)際操作一番吧！這里是創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站，更多相關(guān)內(nèi)容可以進(jìn)入相關(guān)頻道進(jìn)行查詢，關(guān)注我們，繼續(xù)學(xué)習(xí)！