Python 3 – PythonパンダでExcelを読む

Python

Python Pandasを使用してExcelファイル(拡張子:.xlsx、.xls)を読み取ります。 ExcelファイルをDataFrameとして読み取るには、パンダを使用します read_excel() 方法。

最初のシート、特定のシート、複数のシート、またはすべてのシートを読むことができます。 Pandasは、これを表形式のような構造であるDataFrame構造に変換します。

関連コース: Pythonパンダを使用したデータ分析

Excel

この記事では、Excelファイルの例を使用します。 作成するプログラムは、ExcelをPythonに読み込みます。

sheet1とsheet2の2枚のシートでExcelファイルを作成します。 MicrosoftExcelやGoogleSheetsなどのExcelサポートプログラムを使用できます。

それぞれの内容は以下のとおりです。

sheet1:

Excelシート1

sheet2:

Excelシート1

xlrdをインストールします

パンダ。 .read_excel a。)は、内部でxlrdというライブラリを使用します。

xlrdは、PythonでExcelファイル(.xlsx、.xls)を読み取る(入力する)ためのライブラリです。

関連記事:PythonでExcelファイルを読み書きするためにxlrd、xlwtを使用する方法

xlrdがインストールされていない環境でpandas.read_excels()を呼び出すと、次のようなエラーメッセージが表示されます。

ImportError:Excelサポート用にxlrd> = 0.9.0をインストールします

xlrdはpipでインストールできます。 (環境によってはpip3)

エクセルを読む

最初の引数にExcelファイルのパスまたはURLを指定します。
複数のシートがある場合、パンダは最初のシートのみを使用します。
DataFrameとして読み取ります。

1
2
3
4
5
import pandas as pd

df = pd.read_excel('sample.xlsx')

print(df)

上記のコードは、Excelシートの内容を出力します。

1
2
3
4
  Unnamed: 0   A   B   C
0 one 11 12 13
1 two 21 22 23
2 three 31 32 33

シートを入手

引数sheet_nameを使用して、読み取るシートを指定できます。

番号で指定(0から開始)

1
2
3
df_sheet_index = pd.read_excel('sample.xlsx', sheet_name=1)

print(df_sheet_index)
1
2
3
4
#        AA  BB  CC
# ONE 11 12 13
# TWO 21 22 23
# THREE 31 32 33

シート名で指定:

1
2
3
df_sheet_name = pd.read_excel('sample.xlsx', sheet_name='sheet2')

print(df_sheet_name)
1
2
3
4
#        AA  BB  CC
# ONE 11 12 13
# TWO 21 22 23
# THREE 31 32 33

複数のシートをロードする

また、argumentsheet_nameでリストを指定することもできます。 開始番号0やシート名でもOKです。

指定された番号またはシート名がキーキーであり、データパンダです。 DataFrameは、値が値を持つ順序付き辞書OrderedDictとして読み取られます。

1
2
3
df_sheet_multi = pd.read_excel('sample.xlsx', sheet_name=[0, 'sheet2'])

print(df_sheet_multi)

次に、次のように使用できます。

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
print(df_sheet_multi[0])





print(type(df_sheet_multi[0]))


print(df_sheet_multi['sheet2'])





print(type(df_sheet_multi['sheet2']))

すべてのシートを読み込む

sheet_name引数がnoneの場合、すべてのシートが読み取られます。

1
2
df_sheet_all = pd.read_excel('sample.xlsx', sheet_name=None)
print(df_sheet_all)

この場合、シート名がキーになります。

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
print(df_sheet_all['sheet1'])





print(type(df_sheet_all['sheet1']))


print(df_sheet_all['sheet2'])





print(type(df_sheet_all['sheet2']))

関連コース: Pythonパンダを使用したデータ分析

Hope this helps!

Source link

コメントを残す

メールアドレスが公開されることはありません。 * が付いている欄は必須項目です