兩個使用?Pandas?讀取異常數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)?Excel?的方法，拿走不謝！
[導讀]作者|周蘿卜來源|蘿卜大雜燴通常情況下，我們使用Pandas來讀取Excel數(shù)據(jù)，可以很方便的把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為DataFrame類型。但是現(xiàn)實情況往往很骨干，當我們遇到結(jié)構(gòu)不是特別良好的Excel的時候，常規(guī)的Pandas讀取操作就不怎么好用了，今天我們就來看兩個讀取非常規(guī)結(jié)構(gòu)Exc...
作者 | 周蘿卜來源 | 蘿卜大雜燴通常情況下，我們使用 Pandas 來讀取 Excel 數(shù)據(jù)，可以很方便的把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為 DataFrame 類型。但是現(xiàn)實情況往往很骨干，當我們遇到結(jié)構(gòu)不是特別良好的 Excel 的時候，常規(guī)的 Pandas 讀取操作就不怎么好用了，今天我們就來看兩個讀取非常規(guī)結(jié)構(gòu) Excel 數(shù)據(jù)的例子本文使用的測試 Excel 內(nèi)容如下文末可以獲取到該文件
指定列讀取
一般情況下，我們使用 read_excel 函數(shù)讀取 Excel 數(shù)據(jù)時，都是默認從第 A 列開始讀取的，但是對于某些 Excel 數(shù)據(jù)，往往不是從第 A 列就有數(shù)據(jù)的，此時我們需要參數(shù) usecols 來進行規(guī)避處理比如上面的 Excel 數(shù)據(jù)，如果我們直接使用 read_excel(src_file) 讀取，會得到如下結(jié)果我們得到了很多未命名的列以及很多我們根本不需要的列數(shù)據(jù)此時我們可以通過 usecols 來指定讀取哪些列數(shù)據(jù)from pathlib import Pathsrc_file = Path.cwd() / 'shipping_tables.xlsx'
df = pd.read_excel(src_file, header=1, usecols='B:F')
可以看到生成的 DataFrame 中只包含我們需要的數(shù)據(jù)，特意排除了 notes 列和 date 字段usecols 可以接受一個 Excel 列的范圍，例如 B:F 并僅讀取這些列，header 參數(shù)需要一個定義標題列的整數(shù)，它的索引從0開始，所以我們傳入 1，也就是 Excel 中的第 2 行我們也可以將列定義為數(shù)字列表df = pd.read_excel(src_file, header=1, usecols=[1,2,3,4,5])也可以通過列名稱來選擇所需的列數(shù)據(jù)df = pd.read_excel(
src_file,
header=1,
usecols=['item_type', 'order id', 'order date', 'state', 'priority'])
這種做法在列的順序改變但是列的名稱不變的時候非常有用最后，usecols 還可以接受一個可調(diào)用的函數(shù)def column_check(x):
if 'unnamed' in x.lower():
return False
if 'priority' in x.lower():
return False
if 'order' in x.lower():
return True
return True
df = pd.read_excel(src_file, header=1, usecols=column_check)
該函數(shù)將按名稱解析每一列，并且必須為每一列返回 True 或 False當然也可以使用 lambda 表達式cols_to_use = ['item_type', 'order id', 'order date', 'state', 'priority']
df = pd.read_excel(src_file,
header=1,
usecols=lambda x: x.lower() in cols_to_use)
范圍和表格
在某些情況下，Excel 中的數(shù)據(jù)可能會更加不確定，在我們的 Excel 數(shù)據(jù)中，我們有一個想要讀取的名為 ship_cost 的表，這該怎么獲取呢在這種情況下，我們可以直接使用 openpyxl 來解析 Excel 文件并將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為 pandas DataFrame以下是使用 openpyxl（安裝后）讀取 Excel 文件的方法：from openpyxl import load_workbookimport pandas as pd
from pathlib import Path
src_file = src_file = Path.cwd() / 'shipping_tables.xlsx'
wb = load_workbook(filename = src_file)
查看所有的 sheet 頁，獲取某個 sheet 頁，獲取 Excel 范圍數(shù)據(jù)wb.sheetnames
sheet = wb['shipping_rates']
lookup_table = sheet.tables['ship_cost']
lookup_table.ref
現(xiàn)在我們以及知道要加載的數(shù)據(jù)范圍了， 接下來就是將該范圍轉(zhuǎn)換為 Pandas DataFrame# 獲取數(shù)據(jù)范圍data = sheet[lookup_table.ref]
rows_list = []
# 循環(huán)獲取數(shù)據(jù)
for row in data:
cols = []
for col in row:
cols.append(col.value)
rows_list.append(cols)
df = pd.DataFrame(data=rows_list[1:], index=None, columns=rows_list[0])
這樣我們就獲取到了干凈的表數(shù)據(jù)了好了，今天的兩個小知識點就分享到這里了，我們下次再見！
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