⑴ EXCEL与PYTHON系列第一篇---Pandas(1)read_excel详解
在讨论Excel与Python的结合应用时，很多人会感到有些混淆。确实，Excel本身已经非常强大，能够独立完成许多任务，包括连接SQL服务器数据库、发送SQL语句获取数据、设计自定义的可视化用户交互界面以及执行爬虫操作。然而，对于某些需要大量数据处理和复杂逻辑的任务，单独使用Excel可能会显得费时费力。相较于使用VB编写代码，Python的灵活性和效率在处理这些任务时确实更为出色。
因此，我们开启了一个系列教程，主要围绕两个库：Pandas和Xlwings，探讨Excel与Python的集成应用。本篇文章，我们将深入探讨Pandas的`read_excel`函数，这是Pandas用于读取Excel文件的主要方法。
Pandas可以读取多种格式的数据，针对Excel文件，使用`read_excel`函数即可轻松完成读取。比如，如果你有一个名为“test.xlsx”的文件，只需一行代码即可实现文件的加载。然而，值得注意的是，在Pandas读取Excel文件时，会调用第三方库作为“引擎”。这些引擎包括“xlrd”、“openpyxl”、“odf”和“pyxlsb”，分别支持不同版本的Excel文件。
将“xlrd”与“openpyxl”视为两个常用的引擎，其中“xlrd”主要用于读取“xls”格式的文件，而“openpyxl”则支持更现代的“xlsx”格式及其他版本的文件。这两个引擎都是Python自带的库，可以直接独立安装和使用。每个引擎在处理细节时可能有所不同，比如日期格式的解析，用户可以通过设置`engine`参数指定使用哪个引擎。
读取过程中，`read_excel`函数还提供了众多参数供用户调整，如`sheet_name`、`header`、`names`、`index_col`等。这些参数允许用户精确控制读取过程，如指定读取的表名、列索引、列名、行索引等。本文将通过实例详细介绍这些参数的使用。
以`index_col`参数为例，Pandas读取数据后会在数据前添加一行索引（index），作为定位数据的关键条件。默认情况下，`index_col=None`，会自动添加一列自增行索引。如果数据本身已有索引列，用户可以通过设置`index_col`参数指定使用哪一列作为索引。此外，用户还可以创建多层索引（MultiIndex）来满足更复杂的数据结构需求。
在读取数据时，`header`参数至关重要，用于指定列索引所在的位置。如果没有明确指定，Pandas会默认将第一行视为列索引。若数据中包含多层列索引，用户需要提供一个包含所有列索引位置的数组作为`header`参数的值。
`usecols`参数允许用户指定需要读取的列，有助于在数据量庞大的Excel文件中快速定位特定列。同时，`dtype`参数允许用户自定义列的类型，确保数据被正确解析和处理，尤其是在特定列的数据类型与预期不符时。
此外，还有一些不常用但具有特定用途的参数，如`thousands`、`decimal`等，用于控制数字分隔符和小数点的格式。
最后，对于需要读取多个不同表的数据情况，Pandas提供了`ExcelFile`类，通过一次打开操作即可读取多个表，相比于逐个读取表的方式更加高效和便捷。通过`sheet_name`参数指定表名或通过传递表名列表直接读取，用户可以灵活地处理不同表中的数据。
关于`read_excel`函数的详细内容就介绍到这里，如有任何遗漏或疑问，欢迎通过私信与我交流。在下一篇文章中，我们将探讨如何使用`to_excel`将Pandas数据结构导出为Excel文件，从而完成数据的导入与导出过程。