浅谈Python如何获取excel数据

目录
  • 一、列操作
  • 二、行操作
  • 总结

准备导入的excel为：

可以采用pandas的read_excel功能，具体代码如下：

import pandas as pd
getdata=pd.read_excel(r'C:/文件夹索引/文件名.xlsx',
                        sheet_name='工作表sheet的名字')

sheet_name不设置参数，就默认第一个工作表，同时也可设置工作表的位置，读取第5个工作表可以设置为=4。

一、列操作

如果对获取工作表其中的某列或者多列，可以使用usecols参数，比如读取第5个工作表的第2列到第5列，可以用下面的代码：

import pandas as pd
getdata=pd.read_excel(r'C:/文件夹索引/文件名.xlsx',
                        sheet_name='工作表sheet的名字'，
                        sheet_name=4,
                        usecols=[i for i in range (1,6)])

usecols参数也可以设置成列的索引字母，比如usecols="B，D:E"，可以获取第1和3到5列，同时设置参数index_col=1，把第二列当作索引，代码及输出结果为：

getdata=pd.read_excel(r'C:/文件夹索引/文件名.xlsx',
                        sheet_name='工作表sheet的名字'，
                        sheet_name=4,
                        usecols="A,C:E"，
                        index_col=1)
print(Getdata)

二、行操作

如果不想获取全部行数，如获取前5行可以设置参数nrows=5，同时跳过第2行到第4行，可以设置参数skiprows=[i for i in range(2,5)]，或者skiprows=[2,3,4]，代码及输出结果：

getdata=pd.read_excel(r'C:/文件夹索引/文件名.xlsx',
                        sheet_name='工作表sheet的名字'，
                        skiprows=[2,3,4],
                        nrows=5)
print(Getdata)

这里应当注意，设置的nrows是总共要获取多少行，如果设置skiprows跳过一定数量行后，将在之后行里继续获取，直到补足nrows所要获取的行数。

总结

本篇文章就到这里了，希望能够给你带来帮助，也希望您能够多多关注我们的更多内容！

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