Ouvrir des feuilles Excel dans pandas
Lire des feuilles et des plages spécifiques
Ouvrir des feuilles Excel dans pandas est une leçon Data Science Academy gratuite sur CoddyKit. Ceci est la leçon 2 sur 4. Tu peux lire la leçon complète ci-dessous gratuitement — puis la pratiquer en direct dans le navigateur avec un éditeur de code intégré et un tuteur IA 24/7. Elle fait partie du parcours d'apprentissage Data Science Academy, et ta progression se synchronise sur le web et l'application CoddyKit. Le cours Data Science Academy comprend 4 leçons au total.
Excel partout
La plupart des équipes partagent encore leurs données sous forme de feuilles de calcul. Bonne nouvelle : pandas les ouvre presque aussi facilement que les CSV, vous avez donc rarement besoin d’Excel lui-même. 📊
L’appel à read_excel
Pour charger un classeur, utilisez read_excel. Fournissez-lui le chemin du fichier et pandas vous remet un DataFrame, comme précédemment.
import pandas as pd
df = pd.read_excel("report.xlsx")Une exigence cachée
En coulisses, pandas a besoin de la bibliothèque openpyxl pour lire les fichiers xlsx. Installez-la une fois et read_excel fonctionnera immédiatement.
pip install openpyxlLes classeurs comportent plusieurs feuilles
Un même classeur peut contenir plusieurs onglets. Par défaut, pandas ne lit que la first feuille, qui n’est pas toujours celle dont vous avez besoin.
Choisissez une feuille par son nom
Transmettez sheet_name avec le titre de l’onglet pour récupérer exactement la bonne feuille. Les noms sont plus clairs et plus sûrs que la position.
df = pd.read_excel("report.xlsx",
sheet_name="Q3")Ou choisissez-la par sa position
Vous pouvez également sélectionner une feuille à l’aide de son index commençant à zéro. sheet_name=1 lit le deuxième onglet du classeur.
df = pd.read_excel("report.xlsx", sheet_name=1)Chargez toutes les feuilles en une fois
Définissez sheet_name=None et pandas renvoie un dictionnaire associant chaque nom d’onglet à son propre DataFrame. Pratique pour les classeurs entiers.
all_sheets = pd.read_excel("report.xlsx",
sheet_name=None)Ignorez les éléments inutiles du début
Les fichiers Excel commencent souvent par un titre ou des lignes vides. Utilisez skiprows pour les ignorer afin que le véritable en-tête soit placé correctement.
df = pd.read_excel("report.xlsx", skiprows=3)Ne lisez qu’une plage de colonnes
L’option usecols accepte les lettres de colonnes Excel comme A:D et extrait directement de la feuille uniquement ces colonnes.
df = pd.read_excel("report.xlsx",
usecols="A:D")Définissez l’index lors du chargement
Comme pour les CSV, index_col transforme une colonne en index des lignes au moment même où la feuille de calcul est lue.
df = pd.read_excel("report.xlsx",
index_col="id")Les mêmes compétences, une nouvelle source
Remarquez le principe : read_excel partage la plupart de ses options avec read_csv. Apprenez à utiliser un lecteur et les autres vous sembleront immédiatement familiers.
Vérification rapide
Vous voulez charger tous les onglets d’un classeur en une fois. Que devez-vous définir ?
Récapitulatif : Excel déverrouillé
Vous pouvez ouvrir n’importe quel classeur avec read_excel : choisir les feuilles par leur nom ou leur index, ignorer les lignes inutiles et limiter les colonnes. Les feuilles de calcul n’ont désormais plus de secrets pour vous. 🎉
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Questions Fréquemment Posées
La leçon « Ouvrir des feuilles Excel dans pandas » est-elle gratuite ?
Oui — le texte complet de « Ouvrir des feuilles Excel dans pandas » est gratuit à lire ici sur le web. Pour la pratiquer de manière interactive (un éditeur de code intégré et un tuteur IA 24/7) et déverrouiller le reste du cours Data Science Academy, passe à CoddyKit PRO. Le cours Data Science Academy comprend 4 leçons au total.
Qu'est-ce que j'apprendrai dans « Ouvrir des feuilles Excel dans pandas » ?
Lire des feuilles et des plages spécifiques Tu pratiques Data Science Academy avec du code pratique que tu exécutes directement dans le navigateur, et un tuteur IA 24/7 répond à tes questions au fur et à mesure que tu avances dans la leçon.
Dois-je avoir de l'expérience pour commencer Data Science Academy ?
Aucune expérience préalable n'est requise. Data Science Academy sur CoddyKit est structuré pour les débutants jusqu'aux apprenants avancés, donc tu peux commencer ici ou depuis le début et avancer à ton rythme. Ceci est la leçon 2 sur 4.
Combien de temps prend la leçon « Ouvrir des feuilles Excel dans pandas » ?
La plupart des leçons CoddyKit prennent environ 5–10 minutes. Chacune est courte et interactive, tu progresses régulièrement et tu repiques exactement où tu t'es arrêté sur le web et l'app.
Peux-tu écrire et exécuter du code dans cette leçon Data Science Academy ?
Oui. Chaque leçon Data Science Academy inclut un éditeur de code intégré, tu écris et exécutes du vrai code directement dans ton navigateur et tu reçois des retours IA instantanés — aucune configuration locale requise.
Toutes les leçons de ce cours
- read_csv et ses options utiles
- Ouvrir des feuilles Excel dans pandas
- Analyser les dates et définir les dtypes au chargement
- Enregistrer les résultats en CSV et Excel