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Data Science Academy · 课时

在 pandas 中打开 Excel 工作表

读取指定的工作表和区域

在 pandas 中打开 Excel 工作表 是 CoddyKit 上的免费 Data Science Academy 课时。 这是第 2 节课，共 4 节。 你可以在下方免费阅读本课时的完整内容 — 然后在浏览器中使用内置代码编辑器和全天候 AI 导师进行实践。 这是 Data Science Academy 学习路径的一部分，你的进度在网页和 CoddyKit 应用中同步。 Data Science Academy 课程共包含 4 节课。

Excel 无处不在

大多数团队仍通过电子表格共享数据。好消息是：pandas 打开电子表格几乎和打开 CSV 一样简单，因此您很少需要亲自使用 Excel。📊

read_excel 调用

要加载工作簿，请使用 read_excel。传入文件路径后，pandas 会像之前一样返回一个 DataFrame。

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

一个隐藏的要求

在幕后，pandas 需要 openpyxl 库来读取 xlsx 文件。安装一次后，read_excel 就可以正常工作。

pip install openpyxl

工作簿可以包含多个工作表

一个工作簿可以包含多个选项卡。默认情况下，pandas 只读取第一个工作表，而它不一定是您需要的那个。

按名称选择工作表

传入带有选项卡标题的 sheet_name，即可准确读取目标工作表。依靠名称比依靠位置更清晰、更安全。

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

也可以按位置选择

您也可以根据从零开始的索引选择工作表。sheet_name=1 会读取工作簿中的第二个选项卡。

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

一次加载所有工作表

设置 sheet_name=None 后，pandas 会返回一个字典，将每个选项卡的名称映射到各自的 DataFrame。处理整个工作簿时非常方便。

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

跳过顶部的无用内容

Excel 文件通常以标题或空行开头。使用 skiprows 忽略它们，让真正的表头位于正确位置。

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

只读取指定的列范围

usecols 选项接受 A:D 这样的 Excel 列字母，只从工作表中读取这些列。

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

加载时设置索引

与 CSV 一样，index_col 会在读取电子表格时直接将某一列设为行索引。

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

技能相同，来源不同

请注意这个规律：read_excel 与 read_csv 共享大多数选项。掌握一个读取函数后，其他函数也会立刻变得熟悉。

快速检查

您想一次加载工作簿中的所有选项卡。应该设置什么？

回顾：解锁 Excel 数据

现在您可以使用 read_excel 打开任何工作簿：按名称或索引选择工作表，跳过无用行，并限制列数。电子表格不再有秘密。🎉

常见问题解答

「在 pandas 中打开 Excel 工作表」课时是免费的吗？

是的 — 「在 pandas 中打开 Excel 工作表」的完整文本可在网页上免费阅读。要进行交互式练习（内置代码编辑器和全天候 AI 导师）并解锁 Data Science Academy 课程的其余内容，请升级到 CoddyKit PRO。 Data Science Academy 课程共包含 4 节课。

「在 pandas 中打开 Excel 工作表」这节课中我会学到什么？

读取指定的工作表和区域 你通过在浏览器中直接运行的动手代码来练习 Data Science Academy，全天候 AI 导师会在你学习这节课的过程中回答你的问题。

学习 Data Science Academy 需要有经验吗？

无需任何先前经验。CoddyKit 上的 Data Science Academy 课程适合初学者到高级学习者，你可以从这里开始或从头开始，按照自己的节奏学习。 这是第 2 节课，共 4 节。

「在 pandas 中打开 Excel 工作表」课时需要多长时间？

大多数 CoddyKit 课程大约需要 5–10 分钟。每节课都很精短且互动，所以你能稳步进步，并在网页和应用中从离开的地方继续。

我能在这节 Data Science Academy 课中编写并运行代码吗？

能。每节 Data Science Academy 课都包含内置代码编辑器，你可以在浏览器中直接编写并运行真实代码，并获得即时 AI 反馈 — 无需本地设置。

此课程中的所有课时

  1. read_csv 及其实用选项
  2. 在 pandas 中打开 Excel 工作表
  3. 读取时解析日期并设置 dtypes
  4. 将结果保存为 CSV 和 Excel
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