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pd.read_excel 参数详解
pd.read_excel 是 Pandas 库中用于读取 Excel 文件的一个非常常用的函数。它支持读取 .xls 和 .xlsx 格式的文件，并将其转换为 Pandas DataFrame。本文将详细介绍 pd.read_excel 函数的常用参数及其功能。
基本用法
```python
import pandas as pd
df = pd.read_excel('file.xlsx')
```
常用参数
1. io
- 类型：str, path-like, file-like, or buffer-like
- 描述：指定要读取的 Excel 文件的路径。可以是文件路径、文件类对象，或者 URL。
2. sheet_name
- 类型：str, int, list, or None, default 0
- 描述：指定要读取的工作表名称。可以是工作表的名称（字符串）、索引（整数），或者工作表名称的列表。如果为
None，则读取所有工作表，返回一个字典，键为工作表名称，值为对应的 DataFrame。
3. header
- 类型：int, list of int, or None, default 0
- 描述：指定用于列名的行数。默认为0，表示第一行作为列名。如果没有列名，可以设置为
None，并使用 names 参数提供列名。
4. names
- 类型：list of str
- 描述：提供自定义列名，若文件中没有列名时特别有用。也可以配合
header=None 使用。
5. index_col
- 类型：int, str, sequence, or None, default None
- 描述：设置哪一列作为 DataFrame 的索引。可以是列的名字、列的索引位置，或一个列的列表。
6. usecols
- 类型：list-like or str, default None
- 描述：指定需要读取的列。可以是列名、列的索引位置、列名的列表或
None（表示读取所有列）。如果是字符串，可以使用类似 'A:E' 或 'A,C,F' 的形式来指定列。
7. dtype
- 类型：dict of column name -> dtype, optional
- 描述：指定每列的类型，通常用于强制转换列的数据类型。
8. engine
- 类型：str, optional
- 描述：指定解析 Excel 文件的引擎，默认为
None，Pandas 会根据文件自动选择引擎。可选的引擎有 xlrd, openpyxl, odf 等。
9. skiprows
- 类型：int, list-like, or None, default None
- 描述：跳过前面
n 行，或者跳过指定的行。可以是一个整数或一个列表。
10. nrows
- 类型：int, optional
- 描述：读取的行数，指定读取文件中的前
n 行。
11. na_values
- 类型：scalar, str, list-like, or dict, optional
- 描述：定义哪些值应该视为缺失值。可以是单一值、字符串、列表或字典。
12. parse_dates
- 类型：bool, list of int or names, or dict, default False
- 描述：是否解析日期列。如果设置为
True，则所有的日期列都会被转换为日期格式。如果指定列名或列索引，则只解析指定的列。
13. thousands
- 类型：str, optional
- 描述：指定千位分隔符。如果数字中包含千位分隔符（例如
1,000），可以通过此参数来设置正确的格式。
14. converters
- 类型：dict of column -> function, optional
- 描述：为特定列提供自定义转换函数。该参数可以用来对列中的值进行额外的处理或转换。
15. sheet_name 复合示例
python
df = pd.read_excel('file.xlsx', sheet_name='Sheet1', header=0, usecols=['A', 'B', 'C'])
在这个示例中，我们从 file.xlsx 文件中读取了名为 Sheet1 的工作表。第一行作为列名，并且只读取了 A、B、C 三列。
总结
pd.read_excel 是一个功能非常强大的函数，支持许多自定义参数，可以帮助我们高效地从 Excel 文件中读取数据。在实际使用过程中，根据文件的结构，灵活选择合适的参数组合，可以让我们更方便地进行数据处理和分析。
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