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Python Pandas 数据框读取 excel 表中的精确指定范围

coder 2023-08-20 原文

我有很多不同的表格(以及 Excel 工作表中的其他非结构化数据)..我需要从 Excel 工作表“数据”的“Sheet2”创建一个超出范围“A3:D20”的数据框。

我遇到过向下钻取到工作表级别的所有示例，但没有遇到如何从精确范围中选择它的示例。

import openpyxl
import pandas as pd

wb = openpyxl.load_workbook('data.xlsx')
sheet = wb.get_sheet_by_name('Sheet2')
range = ['A3':'D20']   #<-- how to specify this?
spots = pd.DataFrame(sheet.range) #what should be the exact syntax for this?

print (spots)

一旦我得到这个，我打算在 A 列中查找数据并在 B 列中找到它的对应值。

编辑 1:我意识到 openpyxl 花费的时间太长，因此将其更改为 pandas.read_excel('data.xlsx','Sheet2')，这样速度更快至少阶段。

编辑 2:目前，我只将数据放在一张表中，并且:

  • 删除所有其他信息
  • 添加了列名，
  • 在我最左边的列上应用了 index_col
  • 然后使用 wb.loc[]

最佳答案

使用 pandas read_excel documentation 中的以下参数:

  • skiprows : list-like
    • Rows to skip at the beginning (0-indexed)
  • nrows: int, default None
    • Number of rows to parse.
  • parse_cols : int or list, default None
    • If None then parse all columns,
    • If int then indicates last column to be parsed
    • If list of ints then indicates list of column numbers to be parsed
    • If string then indicates comma separated list of column names and column ranges (e.g. “A:E” or “A,C,E:F”)

我想这个电话会是这样的:

df = read_excel(filename, 'Sheet2', skiprows = 2, nrows=18,  parse_cols = 'A:D')

编辑:

在更高版本的 pandas 中，parse_cols 已重命名为 usecols，因此上述调用应重写为:

df = read_excel(filename, 'Sheet2', skiprows = 2, nrows=18,  usecols= 'A:D')

关于Python Pandas 数据框读取 excel 表中的精确指定范围，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/38560748/

PythonPandascodelisectionexcel

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