pandas.read_excel

pandas.read_excel(io, sheet_name=0, header=0, names=None, index_col=None, usecols=None, squeeze=False, dtype=None, engine=None, converters=None, true_values=None, false_values=None, skiprows=None, nrows=None, na_values=None, parse_dates=False, date_parser=None, thousands=None, comment=None, skipfooter=0, convert_float=True, **kwds) [source]

Чтение таблицы Excel в pandas DataFrame

Параметры:

io : строка, объект пути (pathlib.Path или py._path.local.LocalPath), объект типа «поток данных», pandas ExcelFile или рабочая книга xlrd. Строка может быть URL-адресом. Допустимые схемы URL включают http, ftp, s3 и file. Для URL-адресов файлов ожидается хост. Например, локальный файл может быть file://localhost/path/to/workbook.xlsx sheet_name : строка, целое число, смешанный список строк/целых чисел или None, по умолчанию 0 Строки используются для имен листов, целые числа — для нумерации листов (с нулевым индексом). Списки строк/целых чисел используются для запроса нескольких листов. Укажите None, чтобы получить все листы. str|int -> возвращается DataFrame. list|None -> возвращается словарь DataFrame, с ключами, представляющими листы. Доступные варианты По умолчанию 0 -> 1-й лист в виде DataFrame 1 -> 2-й лист в виде DataFrame “Sheet1” -> 1-й лист в виде DataFrame [0,1,”Sheet5”] -> 1-й, 2-й и 5-й листы в виде словаря DataFrame None -> все листы в виде словаря DataFrame sheetname : строка, целое число, смешанный список строк/целых чисел или None, по умолчанию 0 Устарело начиная с версии 0.21.0: Используйте sheet_name вместо этого. header : целое число, список целых чисел, по умолчанию 0 Строка (с нулевым индексом) для использования в качестве меток столбцов анализируемого DataFrame. Если передан список целых чисел, эти позиции строк будут объединены в MultiIndex. Используйте None, если нет заголовка. names : массив-подобный объект, по умолчанию None Список имен столбцов для использования. Если файл не содержит строки заголовка, необходимо явно указать header=None index_col : целое число, список целых чисел, по умолчанию None Столбец (с нулевым индексом) для использования в качестве меток строк DataFrame. Передайте None, если такого столбца нет. Если передан список, эти столбцы будут объединены в MultiIndex. Если выбран подмножество данных с usecols, index_col основывается на подмножестве. parse_cols : целое число или список, по умолчанию None Устарело начиная с версии 0.21.0: Передайте usecols вместо этого. usecols : целое число или список, по умолчанию None Если None, анализируются все столбцы, Если целое число, указывает последний столбец для анализа, Если список целых чисел, указывает список номеров столбцов для анализа, Если строка, указывает список столбцов (через запятую) буквенных обозначений Excel и диапазонов столбцов (например, “A:E” или “A,C,E:F”). Диапазоны включают оба крайних значения. squeeze : логическое значение, по умолчанию False Если анализируемые данные содержат только один столбец, возвращается Series dtype : Имя типа или словарь столбец -> тип, по умолчанию None Тип данных для данных или столбцов. Например, {‘a’: np.float64, ‘b’: np.int32}. Используйте object для сохранения данных в том виде, в котором они хранятся в Excel, а не для интерпретации типа данных. Если указаны converters, они будут применены ВМЕСТО преобразования типа данных. Добавлена в версии 0.20.0. engine: строка, по умолчанию None Если io не буфер или путь, это необходимо для идентификации io. Допустимые значения — None или xlrd converters : словарь, по умолчанию None Словарь функций для преобразования значений в определенных столбцах. Ключи могут быть целыми числами или метками столбцов, значения — функциями, которые принимают один аргумент — содержимое ячейки Excel — и возвращают преобразованное содержимое. true_values : список, по умолчанию None Значения, которые рассматриваются как True Добавлена в версии 0.19.0. false_values : список, по умолчанию None Значения, которые рассматриваются как False Добавлена в версии 0.19.0. skiprows : список-подобный объект Строки, которые нужно пропустить в начале (с нулевым индексом) nrows : целое число, по умолчанию None Количество строк для анализа Добавлена в версии 0.23.0. na_values : скаляр, строка, список-подобный объект или словарь, по умолчанию None Дополнительные строки, распознаваемые как NA/NaN. Если передан словарь, специфичные значения NA для каждого столбца. По умолчанию следующие значения интерпретируются как NaN: ‘’, ‘#N/A’, ‘#N/A N/A’, ‘#NA’, ‘-1.#IND’, ‘-1.#QNAN’, ‘-NaN’, ‘-nan’, ‘1.#IND’, ‘1.#QNAN’, ‘N/A’, ‘NA’, ‘NULL’, ‘NaN’, ‘n/a’, ‘nan’, ‘null’. keep_default_na : булево значение, по умолчанию True Если указаны na_values и keep_default_na имеет значение False, значения NaN по умолчанию переопределяются, в противном случае они добавляются. verbose : булево значение, по умолчанию False Указывает количество значений NA, размещенных в нечисловых столбцах thousands : строка, по умолчанию None Разделитель тысяч для анализа столбцов в формате строк в числовой формат. Обратите внимание, что этот параметр необходим только для столбцов, хранящихся в Excel как TEXT, любые числовые столбцы будут автоматически анализироваться независимо от формата отображения. comment : строка, по умолчанию None Комментарии к остальной части строки. Передайте символ или символы этому аргументу для указания комментариев в входном файле. Любые данные между строкой комментария и концом текущей строки игнорируются. skip_footer : целое число, по умолчанию 0 Устарело начиная с версии 0.23.0: Передайте skipfooter вместо этого. skipfooter : целое число, по умолчанию 0 Строки в конце, которые нужно пропустить (с нулевым индексом) convert_float : булево значение, по умолчанию True Преобразовать целочисленные числа с плавающей точкой в целые числа (например, 1,0 -> 1). Если False, все числовые данные будут читаться как числа с плавающей точкой: Excel хранит все числа как числа с плавающей точкой внутри.

Возвращает:

parsed : DataFrame или словарь DataFrame DataFrame из переданного файла Excel. См. примечания к аргументу sheet_name для получения дополнительной информации о том, когда возвращается словарь DataFrame.

Примеры

Пример DataFrame, записанный в локальный файл

>>> df_out = pd.DataFrame([('string1', 1),
...                        ('string2', 2),
...                        ('string3', 3)],
...                       columns=['Name', 'Value'])
>>> df_out
      Name  Value
0  string1      1
1  string2      2
2  string3      3
>>> df_out.to_excel('tmp.xlsx')

Файл можно прочитать, используя имя файла как строку или открытый объект файла:

>>> pd.read_excel('tmp.xlsx')
      Name  Value
0  string1      1
1  string2      2
2  string3      3

>>> pd.read_excel(open('tmp.xlsx','rb'))
      Name  Value
0  string1      1
1  string2      2
2  string3      3

Индекс и заголовок можно указать с помощью аргументов index_col и header

>>> pd.read_excel('tmp.xlsx', index_col=None, header=None)
     0        1      2
0  NaN     Name  Value
1  0.0  string1      1
2  1.0  string2      2
3  2.0  string3      3

Типы столбцов определяются автоматически, но могут быть явно указаны

>>> pd.read_excel('tmp.xlsx', dtype={'Name':str, 'Value':float})
      Name  Value
0  string1    1.0
1  string2    2.0
2  string3    3.0

Значения True, False и NA, а также разделители тысяч имеют значения по умолчанию, но могут быть явно указаны. Укажите значения, которые вы хотите, как строки или списки строк!

>>> pd.read_excel('tmp.xlsx',
...               na_values=['string1', 'string2'])
      Name  Value
0      NaN      1
1      NaN      2
2  string3      3

Строки комментариев во входном файле Excel могут быть пропущены с помощью аргумента comment

>>> df = pd.DataFrame({'a': ['1', '#2'], 'b': ['2', '3']})
>>> df.to_excel('tmp.xlsx', index=False)
>>> pd.read_excel('tmp.xlsx')
    a  b
0   1  2
1  #2  3

>>> pd.read_excel('tmp.xlsx', comment='#')
   a  b
0  1  2