使用pandas讀取excel

pandas讀取excel檔案，輸入程式碼如下：

import pandas as pd

#使用pandas讀取excel檔案

xls_file=pd.ExcelFile('./data/workbook.xls')

xls_file.sheet_names#顯示出讀入excel檔案中的表名字

table1=xls_file.parse('first_sheet')

table2=xls_file.parse('second_sheet')

xlsx_file=pd.ExcelFile("./demo.xlsx")

x1=xlsx_file.parse(0)

x2=xlsx_file.parse(1)

#excel檔案的寫出

#data.to_excel("abc.xlsx",sheet_name="abc",index=False,header=True)  #該條語句會執行失敗，原因在於寫入的物件是np陣列而不是DataFrame物件,只有DataFrame物件才能使用to_excel方法。

DataFrame(data).to_excel("abc.xlsx",sheet_name="123",index=False,header=True)

#excel檔案和pandas的互動讀寫，主要使用到pandas中的兩個函式,一個是pd.ExcelFile函式,一個是to_excel函式

拓展資料：

pandas

Pandas是python的一個數據分析包，最初由AQR Capital Management於2008年4月開發，並於2009年底開源出來，目前由專注於Python資料包開發的PyData開發team繼續開發和維護，屬於PyData專案的一部分。Pandas最初被作為金融資料分析工具而開發出來，因此，pandas為時間序列分析提供了很好的支援。 Pandas的名稱來自於面板資料（panel data）和python資料分析（data analysis）。panel data是經濟學中關於多維資料集的一個術語，在Pandas中也提供了panel的資料型別。

pandas資料結構

Series：一維陣列，與Numpy中的一維array類似。二者與Python基本的資料結構List也很相近。Series如今能儲存不同種資料型別，字串、boolean值、數字等都能儲存在Series中。

Time- Series：以時間為索引的Series。

DataFrame：二維的表格型資料結構。很多功能與R中的data.frame類似。可以將DataFrame理解為Series的容器。

Panel ：三維的陣列，可以理解為DataFrame的容器。

Panel4D：是像Panel一樣的4維資料容器。

PanelND：擁有factory集合，可以建立像Panel4D一樣N維命名容器的模組。