microsoftexcel是世界上使用最广泛的电子表格软件，这是有充分理由的：用户友好的界面和强大的内置工具使处理数据变得简单。

但是，如果您想进行更高级的数据处理，就需要超越Excel的功能，开始使用类似Python的脚本/编程语言。这里不是手动将数据复制到数据库中，而是一个关于如何使用Pandas将Excel数据加载到Python中的快速教程。

注意：如果您以前从未使用过Python，那么本教程可能有点困难。我们建议从这些学习Python的网站和这些基本的Python示例开始。

什么是熊猫(pandas)？

Python数据分析库（“Pandas”）是Python编程语言的开源库，用于数据分析和数据操作。

Pandas将数据加载到称为Dataframes的Python对象中，Dataframes以行和列的形式存储数据，就像传统的数据库一样。一旦创建了数据帧，就可以使用Python对其进行操作，从而打开了一个充满可能性的世界。

安装熊猫

注意：您必须拥有Python2.7或更高版本才能安装Pandas。

要开始在您的机器上使用Pandas，您需要导入Pandas库。如果你正在寻找一个重量级的解决方案，你可以下载anacondapython发行版，它内置了Pandas。如果你没有使用水蟒，熊猫很容易安装在你的终端。

Pandas是一个PyPI包，这意味着您可以通过命令行使用pipforpython进行安装。现代的Mac系统带有PIP。对于其他Windows、Linux和较旧的系统，很容易了解如何为Python安装PIP。

打开终端后，可以使用以下命令安装Pandas的最新版本：

Pandas还需要NumPy库，让我们在命令行上安装它：

现在您已经安装了熊猫，并准备创建您的第一个数据帧！

准备excel数据

在本例中，我们使用一个示例数据集：一个名为汽车.xlsx.

此数据集显示输入到表中的汽车的品牌、型号、颜色和年份。表格显示为Excel区域。熊猫足够聪明，能够正确地读取数据。

此工作簿保存到桌面目录，下面是使用的文件路径：

您需要知道工作簿的文件路径才能使用。让我们首先打开visualstudio代码来编写脚本。如果没有文本编辑器，我们建议使用visualstudio代码或Atom编辑器。

编写python脚本

现在你有了你的文本编辑器的选择，真正的乐趣开始了。我们将把Python和Cars工作簿结合起来创建一个Pandas数据框架。

导入python库

打开文本编辑器并创建一个新的Python文件。我们就叫它吧脚本.py.

为了在脚本中使用Pandas，需要将其导入到代码中。这是通过一行代码完成的：

这里我们加载Pandas库并将其附加到一个变量“pd”。你可以用任何你想用的名字，我们用“pd”作为熊猫的缩写。

要使用Pandas处理Excel，需要一个名为ExcelFile的附加对象。ExcelFile内置于熊猫生态系统中，因此您可以直接从熊猫导入：

使用文件路径

为了让Pandas能够访问工作簿，您需要将脚本指向文件的位置。最简单的方法是为脚本提供工作簿的完整路径。

回想一下本例中的路径：/Users/grant/Desktop/汽车.xlsx

您需要在脚本中引用此文件路径来提取数据。不要引用Read\u Excel函数中的路径，而是通过将路径存储在变量中来保持代码干净：

现在可以使用Pandas函数提取数据了！

使用提取excel数据熊猫.阅读excel()

导入Pandas并设置路径变量后，现在可以利用Pandas对象中的函数来完成任务。

您需要使用的函数恰当地命名为Read\u Excel。Read\u Excel函数获取Excel工作簿的文件路径，并返回包含工作簿内容的DataFrame对象。将此函数编码为：

“路径”的论点将是我们汽车.xlsx工作簿，并且我们已经将路径字符串设置为变量Cars\u path。

您已经准备好创建DataFrame对象了！让我们把它们放在一起，将DataFrame对象设置为一个名为“DF”的变量：

最后，您想查看数据帧，所以让我们打印结果。使用DataFrame变量作为参数，将print语句添加到脚本末尾：

该在终端上运行脚本了！

运行python脚本

打开终端或命令行，导航到包含脚本的目录。在这种情况下，我有“脚本.py“位于桌面上。要执行脚本，请使用python命令，后跟脚本文件：

Python将从汽车.xlsx“输入新的数据帧，并将数据帧打印到终端！

更仔细地观察dataframe对象

乍一看，DataFrame与常规的Excel表非常相似。因此，数据帧很容易解释。

您的头被标记在数据集的顶部，Python用从汽车.xlsx“工作簿。

注意最左边的一列，一个从0开始并对列进行编号的索引。默认情况下，Pandas会将此索引应用于数据帧，这在某些情况下很有用。如果不希望生成此索引，可以在代码中添加其他参数：

将参数“index”设置为False将删除index列，只留下Excel数据。

用python做更多事情

现在您已经能够从Excel工作表中读取数据了，您可以选择任何方式应用Python编程。对于有经验的Python程序员来说，使用Pandas是处理Excel工作簿中存储的数据的简单方法。

Python能够轻松地用于分析和操作数据，这是Python成为未来编程语言的众多原因之一。

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