Функция read_excel

Функция read_excel из модуля pandas предназначена для чтения данных из файлов форматов Excel (.xlsx, .xls) и загрузки их в DataFrame. Она позволяет выбирать конкретные листы, указывать диапазон ячеек, задавать типы данных для столбцов и обрабатывать пропуски. Первым аргументом передаётся путь к файлу или файловый объект. С помощью параметра sheet_name можно указать имя или номер листа (по умолчанию берётся первый). Параметр header определяет строку, которую использовать в качестве заголовков столбцов, а skiprows позволяет пропустить указанное количество строк в начале файла.

Синтаксис

pd.read_excel(
	io,
	sheet_name=0,
	header=0,
	skiprows=None,
	usecols=None,
	dtype=None,
	na_values=None,
	keep_default_na=True,
	engine=None
)

Пример

Прочитаем файл data.xlsx, загрузив первый лист целиком:

a,b
1,10
2,20
3,30
4,40
5,50

import pandas as pd

df = pd.read_excel('data.xlsx')
print(df)

Результат выполнения кода:

Пример

Прочитаем данные с листа под названием Sheet2, пропустив первые две строки:

import pandas as pd

df = pd.read_excel(
	'data.xlsx',
	sheet_name='Sheet2',
	skiprows=2
)
print(df)

Результат выполнения кода:

Пример

Укажем типы данных для столбцов с помощью параметра dtype (столбец a как строка, b как число с плавающей точкой):

import pandas as pd

df = pd.read_excel(
	'data.xlsx',
	dtype={'a': str, 'b': float}
)
print(df)
print(df.dtypes)

Результат выполнения кода:

   a	 b
0  1  10.0
1  2  20.0
2  3  30.0
3  4  40.0
4  5  50.0
a	object
b   float64
dtype: object

Пример

Выберем только столбцы a и b с помощью параметра usecols, передав список имён:

import pandas as pd

df = pd.read_excel(
	'data.xlsx',
	usecols=['a', 'b']
)
print(df)

Результат выполнения кода:

Пример

Зададим свои значения для пропусков с помощью параметра na_values, указав, что строки NA и - должны считаться отсутствующими данными:

a,b
1,10
NA,20
3,-
4,40
5,50

import pandas as pd

df = pd.read_excel(
	'data_with_na.xlsx',
	na_values=['NA', '-']
)
print(df)

Результат выполнения кода:

 a	 b
		0  1.0  10.0
		1  NaN  20.0
		2  3.0   NaN
		3  4.0  40.0
		4  5.0  50.0

Смотрите также

функция read_csv,
которая читает данные из CSV-файлов
функция read_json,
которая загружает данные из JSON-формата
функция read_sql,
которая выполняет SQL-запрос и возвращает DataFrame
функция read_parquet,
которая загружает данные из файлов Parquet