用python读取数据python怎么读：手把手教你用Python读取Excel 学会了吗

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导读：pandas.read_excel接口用于读取Excel格式的数据文件，由于它使用非常频繁、功能强大、参数众多，因此本文专门做详细介绍。作者：李庆辉来源：大数据DT（ID：hzdashuju）

01 语法pandas.read_excel接口的语法如下：pd.read_excel(io, sheet_name=0, header=0,              names=None, index_col=

None,              usecols=None, squeeze=False,              dtype=None, engine=None,              converters=

None, true_values=None,              false_values=None, skiprows=None,              nrows=None, na_values=

None,              keep_default_na=True, verbose=False,              parse_dates=False, date_parser=None

,              thousands=None, comment=None, skipfooter=0,              convert_float=True, mangle_dupe_cols=

True, **kwds)02 文件内容io为第1个参数，没有默认值，也没有能为空，根据Python的语法，第1个参数传参时可以没有写可以传入本地文件名或者远程文件的URL：# 字符串、字节、Excel文件、xlrd.Book实例、路径对象或者类似文件的对象。

# 本地相对路径pd.read_excel(data/data.xlsx) # 注意目录层级pd.read_excel(data.xls) # 如果文件取代码文件在同1目录下# 本地绝对路径pd.read_excel(

/user/gairuo/data/data.xlsx)# 使用URLpd.read_excel(https://www.gairuo.com/file/data/dataset/team.xlsx)取read_csv1样，需要注意，Mac和Windows中的路径写法没有1样。

03 表格sheet_name可以指定Excel文件读取哪个sheet，如果没有指定，默认读取第1个# 字符串、整型、列表、None，默认为0pd.read_excel(tmp.xlsx, sheet_name=。

1) # 第二个sheetpd.read_excel(tmp.xlsx, sheet_name=总结表) # 按sheet的名字# 读取第1个、第二个、名为Sheet5的sheet，返回1个df组成的字典

dfs = pd.read_excel(tmp.xlsx, sheet_name=[0, 1, "Sheet5"])dfs = pd.read_excel(tmp.xlsx, sheet_name=None

) # 所有sheetdfs[Sheet5] # 读取时按sheet名04 表头数据的表头参数为header，如没有指定，默认为第1行# 整型、整型组成的列表，默认为 0pd.read_excel(tmp.xlsx。

, header=None)  # 没有设表头pd.read_excel(tmp.xlsx, header=2)  # 第3行为表头pd.read_excel(tmp.xlsx, header=[0, 1

])  # 两层表头，多层索引05 列名用names指定列名，也就是表头的名称，如没有指定，默认为表头的名称# 序列，默认为Nonepd.read_excel(tmp.xlsx, names=[姓名, 年龄

, 成绩])pd.read_excel(tmp.xlsx, names=c_list) # 传入列表变量# 没有表头，需要设置为Nonepd.read_excel(tmp.xlsx, header=None

, names=None)06 其他其他参数取pandas.read_csv的同名参数功能1致，如果想使用仅pandas.read_csv有的参数，可以考虑将数据保存为CSV文件，因为CSV文件相对通用、读取数据快且处理方法比较歉富。

用Python读取CSV文件的操作详解可戳：史上最全！用Pandas读取CSV，看这篇就够了07 小结本文介绍了pandas.read_excel相对于pandas.read_csv专有的参数功能由于Excel文件在日常工作中较为常用，所以需要熟练掌握Excel的数据读取功能。

另外对于1些量比较小的Excel数据文件，在做数据一时处理时，可以复制并使用pd.read_clipboard()来读取，非常方便关于作者：李庆辉，数据产品专家，某电商公司数据产品团队负责人，擅长通过数据治理、数据分析、数据化运营提升公司的数据应用水平。

精通Python数据科学及Python Web开发，曾独立开发公司的自动化数据分析平台，参取教育部“1+X”数据分析（Python）职业技能等级标准评审中国人工智能学会会员，企业数字化、数据产品和数据分析讲师，在小我网站“盖若”上编写的技术和产品教程广受欢迎。

本书摘编自《深入浅出Pandas：利用Python进行数据处理取分析》，机械工业出版社华章公司2021年出版。转载请取我们取得授权。

延伸阅读《深入浅出Pandas》点击上图了解及购买转载请联系微信：DoctorData推荐语：这是1本全面覆盖了Pandas使用者的普遍需求和痛点的著作，基于实用、易学的原则，从功能、使用、原理等多个维度对Pandas做了全方位的详细讲解，既是初学者系统学习Pandas难得的入门书，又是有经验的Python工程师案头必没有可少的查询手册。

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