⑴ EXCEL與PYTHON系列第一篇---Pandas(1)read_excel詳解
在討論Excel與Python的結合應用時，很多人會感到有些混淆。確實，Excel本身已經非常強大，能夠獨立完成許多任務，包括連接SQL伺服器資料庫、發送SQL語句獲取數據、設計自定義的可視化用戶交互界面以及執行爬蟲操作。然而，對於某些需要大量數據處理和復雜邏輯的任務，單獨使用Excel可能會顯得費時費力。相較於使用VB編寫代碼，Python的靈活性和效率在處理這些任務時確實更為出色。
因此，我們開啟了一個系列教程，主要圍繞兩個庫：Pandas和Xlwings，探討Excel與Python的集成應用。本篇文章，我們將深入探討Pandas的`read_excel`函數，這是Pandas用於讀取Excel文件的主要方法。
Pandas可以讀取多種格式的數據，針對Excel文件，使用`read_excel`函數即可輕松完成讀取。比如，如果你有一個名為「test.xlsx」的文件，只需一行代碼即可實現文件的載入。然而，值得注意的是，在Pandas讀取Excel文件時，會調用第三方庫作為「引擎」。這些引擎包括「xlrd」、「openpyxl」、「odf」和「pyxlsb」，分別支持不同版本的Excel文件。
將「xlrd」與「openpyxl」視為兩個常用的引擎，其中「xlrd」主要用於讀取「xls」格式的文件，而「openpyxl」則支持更現代的「xlsx」格式及其他版本的文件。這兩個引擎都是Python自帶的庫，可以直接獨立安裝和使用。每個引擎在處理細節時可能有所不同，比如日期格式的解析，用戶可以通過設置`engine`參數指定使用哪個引擎。
讀取過程中，`read_excel`函數還提供了眾多參數供用戶調整，如`sheet_name`、`header`、`names`、`index_col`等。這些參數允許用戶精確控制讀取過程，如指定讀取的表名、列索引、列名、行索引等。本文將通過實例詳細介紹這些參數的使用。
以`index_col`參數為例，Pandas讀取數據後會在數據前添加一行索引（index），作為定位數據的關鍵條件。默認情況下，`index_col=None`，會自動添加一列自增行索引。如果數據本身已有索引列，用戶可以通過設置`index_col`參數指定使用哪一列作為索引。此外，用戶還可以創建多層索引（MultiIndex）來滿足更復雜的數據結構需求。
在讀取數據時，`header`參數至關重要，用於指定列索引所在的位置。如果沒有明確指定，Pandas會默認將第一行視為列索引。若數據中包含多層列索引，用戶需要提供一個包含所有列索引位置的數組作為`header`參數的值。
`usecols`參數允許用戶指定需要讀取的列，有助於在數據量龐大的Excel文件中快速定位特定列。同時，`dtype`參數允許用戶自定義列的類型，確保數據被正確解析和處理，尤其是在特定列的數據類型與預期不符時。
此外，還有一些不常用但具有特定用途的參數，如`thousands`、`decimal`等，用於控制數字分隔符和小數點的格式。
最後，對於需要讀取多個不同表的數據情況，Pandas提供了`ExcelFile`類，通過一次打開操作即可讀取多個表，相比於逐個讀取表的方式更加高效和便捷。通過`sheet_name`參數指定表名或通過傳遞表名列表直接讀取，用戶可以靈活地處理不同表中的數據。
關於`read_excel`函數的詳細內容就介紹到這里，如有任何遺漏或疑問，歡迎通過私信與我交流。在下一篇文章中，我們將探討如何使用`to_excel`將Pandas數據結構導出為Excel文件，從而完成數據的導入與導出過程。