Data Science Academy · บทเรียน

เปิดชีต Excel ใน pandas

อ่านชีตและช่วงข้อมูลที่ต้องการ

บทเรียน 2 จาก 413 ขั้นตอน

เปิดชีต Excel ใน pandas เป็นบทเรียน Data Science Academy ฟรีบน CoddyKit นี่คือบทเรียนที่ 2 จากทั้งหมด 4 บทเรียน คุณสามารถอ่านบทเรียนทั้งหมดด้านล่างฟรี — จากนั้นลองปฏิบัติด้วยตัวคุณเองในเบราว์เซอร์พร้อมตัวแก้ไขโค้ดในตัวและติวเตอร์ AI ตลอด 24/7 บทเรียนนี้เป็นส่วนหนึ่งของเส้นทางการเรียน Data Science Academy และความก้าวหน้าของคุณจะซิงค์ข้ามเว็บและแอป CoddyKit คอร์ส Data Science Academy มีบทเรียนทั้งหมด 4 บทเรียน

Excel อยู่ทุกที่

ทีมส่วนใหญ่ยังคงแลกเปลี่ยนข้อมูลในรูปแบบตารางคำนวณ ข่าวดีคือ pandas เปิดไฟล์เหล่านี้ได้เกือบง่ายพอ ๆ กับ CSV ดังนั้นคุณแทบไม่จำเป็นต้องใช้ Excel เอง 📊

คำสั่ง read_excel

หากต้องการโหลดเวิร์กบุ๊ก ให้ใช้ read_excel ส่งเส้นทางไฟล์ให้ แล้ว pandas จะส่งคืน DataFrame เช่นเดียวกับก่อนหน้านี้

import pandas as pd
df = pd.read_excel("report.xlsx")

ข้อกำหนดที่ซ่อนอยู่หนึ่งอย่าง

เบื้องหลัง pandas ต้องใช้ไลบรารี openpyxl เพื่ออ่านไฟล์ xlsx ติดตั้งเพียงครั้งเดียว แล้ว read_excel ก็ใช้งานได้ทันที

pip install openpyxl

เวิร์กบุ๊กมีหลายชีต

เวิร์กบุ๊กหนึ่งไฟล์สามารถมีหลายแท็บ โดยค่าเริ่มต้น pandas จะอ่านเฉพาะชีต แรก ซึ่งอาจไม่ใช่ชีตที่คุณต้องการเสมอไป

เลือกชีตตามชื่อ

ส่ง sheet_name พร้อมชื่อแท็บเพื่อดึงชีตที่ถูกต้องโดยตรง การใช้ชื่อชัดเจนและปลอดภัยกว่าการอาศัยตำแหน่ง

df = pd.read_excel("report.xlsx",
  sheet_name="Q3")

หรือเลือกตามตำแหน่ง

คุณยังเลือกชีตตาม ดัชนี ที่เริ่มนับจากศูนย์ได้ด้วย sheet_name=1 จะอ่านแท็บที่สองของเวิร์กบุ๊ก

df = pd.read_excel("report.xlsx", sheet_name=1)

โหลดทุกชีตพร้อมกัน

ตั้งค่า sheet_name=None แล้ว pandas จะคืนดิกชันนารีที่จับคู่ชื่อแท็บแต่ละชื่อกับ DataFrame ของแท็บนั้น เหมาะสำหรับเวิร์กบุ๊กทั้งไฟล์

all_sheets = pd.read_excel("report.xlsx",
  sheet_name=None)

ข้ามสิ่งที่ไม่ต้องการด้านบน

ไฟล์ Excel มักเริ่มด้วยชื่อเรื่องหรือแถวว่าง ใช้ skiprows เพื่อข้ามแถวเหล่านั้น เพื่อให้หัวตารางจริงอยู่ในตำแหน่งที่ถูกต้อง

df = pd.read_excel("report.xlsx", skiprows=3)

อ่านเฉพาะช่วงคอลัมน์

ตัวเลือก usecols รับตัวอักษรคอลัมน์ของ Excel เช่น A:D และดึงเฉพาะคอลัมน์เหล่านั้นจากชีตโดยตรง

df = pd.read_excel("report.xlsx",
  usecols="A:D")

ตั้งดัชนีขณะโหลด

เช่นเดียวกับ CSV, index_col จะยกคอลัมน์หนึ่งขึ้นมาเป็นดัชนีแถวทันทีที่อ่านตารางคำนวณ

df = pd.read_excel("report.xlsx",
  index_col="id")

ทักษะเดิม แหล่งข้อมูลใหม่

สังเกตรูปแบบนี้: read_excel ใช้ตัวเลือกส่วนใหญ่ร่วมกับ read_csv เมื่อเรียนรู้ตัวอ่านข้อมูลหนึ่งตัวแล้ว ตัวอื่น ๆ ก็จะคุ้นเคยทันที

ตรวจสอบอย่างรวดเร็ว

คุณต้องการโหลดทุกแท็บในเวิร์กบุ๊กพร้อมกัน ต้องตั้งค่าใด

ตอบคำถามในบทเรียนแบบโต้ตอบ

ทบทวน: ปลดล็อก Excel

ตอนนี้คุณเปิดเวิร์กบุ๊กใด ๆ ด้วย read_excel ได้แล้ว: เลือกชีตตามชื่อหรือดัชนี ข้ามแถวที่ไม่ต้องการ และจำกัดคอลัมน์ ตารางคำนวณไม่มีความลับอีกต่อไป 🎉

เริ่มต้นได้ฟรี

เรียนรู้ Python ด้วย AI tutor — ฟรี

เขียนและเรียกใช้โค้ดจริงในเบราว์เซอร์ของคุณ รับความช่วยเหลือทันทีจาก AI tutor 24/7 และเรียนรู้ต่อจากที่คุณหยุดบนเว็บหรือในแอป

คอร์ส: 30
บทเรียน: 120

เริ่มเรียนฟรี ดูหลักสูตรเต็ม

คำถามที่พบบ่อย

บทเรียน “เปิดชีต Excel ใน pandas” ฟรีหรือไม่

ใช่ — ข้อความเต็มของ “เปิดชีต Excel ใน pandas” ฟรีให้อ่านที่นี่บนเว็บ เพื่อปฏิบัติแบบโต้ตอบ (ตัวแก้ไขโค้ดในตัวและติวเตอร์ AI ตลอด 24/7) และปลดล็อคส่วนที่เหลือของคอร์ส Data Science Academy ให้อัปเกรดเป็น CoddyKit PRO คอร์ส Data Science Academy มีบทเรียนทั้งหมด 4 บทเรียน

คุณจะเรียนรู้อะไรในบทเรียน “เปิดชีต Excel ใน pandas”

อ่านชีตและช่วงข้อมูลที่ต้องการ คุณปฏิบัติ Data Science Academy ด้วยโค้ดที่ใช้งานได้จริงที่คุณเรียกใช้โดยตรงในเบราว์เซอร์ และติวเตอร์ AI ตลอด 24/7 ตอบคำถามของคุณขณะที่คุณไปผ่านบทเรียน

คุณต้องมีประสบการณ์ก่อนที่จะเริ่มเรียน Data Science Academy หรือไม่

ไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์มาก่อน Data Science Academy บน CoddyKit ออกแบบมาสำหรับผู้เริ่มต้นไปจนถึงผู้เรียนขั้นสูง คุณสามารถเริ่มต้นที่นี่หรือเริ่มจากตัวแรกและเรียนด้วยความเร็วของคุณเอง นี่คือบทเรียนที่ 2 จากทั้งหมด 4 บทเรียน

บทเรียน “เปิดชีต Excel ใน pandas” ใช้เวลานานแค่ไหน

บทเรียน CoddyKit ส่วนใหญ่ใช้เวลาประมาณ 5–10 นาที แต่ละบทเรียนจึงสั้นและเป็นแบบโต้ตอบ คุณสามารถก้าวหน้าอย่างต่อเนื่องและกลับมาเรียนต่อจากตรงที่เพิ่งหยุดบนเว็บและแอปได้เลย

ฉันเขียนและรันโค้ดในบทเรียน Data Science Academy นี้ได้ไหม

ได้ บทเรียน Data Science Academy ทุกบทมีตัวแก้ไขโค้ดในตัว คุณจึงเขียนและรันโค้ดจริงได้เลยในเบราว์เซอร์ และได้รับข้อเสนอแนะจาก AI ในทันที — ไม่ต้องติดตั้งในเครื่องของคุณ

บทเรียนทั้งหมดในหลักสูตรนี้

← กลับไปที่ Data Science Academy