iPython에서 Pandas Library를 사용하여 .xlsx 파일을 읽는 방법은 무엇입니까?

Python의 Pandas Library를 사용하여 .xlsx 파일을 읽고 데이터를 postgreSQL 테이블로 이식하고 싶습니다.

지금까지 할 수있는 일은 다음과 같습니다.

import pandas as pd
data = pd.ExcelFile("*File Name*")

이제 단계가 성공적으로 실행되었음을 알고 있지만 Excel의 데이터가 변수 데이터의 데이터에 어떻게 매핑되는지 이해할 수 있도록 읽은 ​​Excel 파일을 구문 분석 할 수있는 방법을 알고 싶습니다.
내가 틀리지 않으면 데이터가 Dataframe 객체라는 것을 배웠습니다. 따라서이 데이터 프레임 객체를 구문 분석하여 각 행을 행별로 추출하는 방법은 무엇입니까?

나는 일반적으로 DataFrame모든 시트에 대해를 포함하는 사전을 만듭니다 .

xl_file = pd.ExcelFile(file_name)

dfs = {sheet_name: xl_file.parse(sheet_name) 
          for sheet_name in xl_file.sheet_names}

업데이트 : pandas 버전 0.21.0 이상에서는 다음을 전달하여이 동작을 더 명확하게 얻을 sheet_name=None수 있습니다 read_excel.

dfs = pd.read_excel(file_name, sheet_name=None)

0.20 이전 버전에서는 다음과 같았 sheetname습니다 sheet_name(이제 위의 경우 사용되지 않음).

dfs = pd.read_excel(file_name, sheetname=None)

from pandas import read_excel
# find your sheet name at the bottom left of your excel file and assign 
# it to my_sheet 
my_sheet = 'Sheet1' # change it to your sheet name
file_name = 'products_and_categories.xlsx' # change it to the name of your excel file
df = read_excel(file_name, sheet_name = my_sheet)
print(df.head()) # shows headers with top 5 rows

DataFrame의 read_excel방법은 다음과 같습니다 read_csv.

dfs = pd.read_excel(xlsx_file, sheetname="sheet1")


Help on function read_excel in module pandas.io.excel:

read_excel(io, sheetname=0, header=0, skiprows=None, skip_footer=0, index_col=None, names=None, parse_cols=None, parse_dates=False, date_parser=None, na_values=None, thousands=None, convert_float=True, has_index_names=None, converters=None, true_values=None, false_values=None, engine=None, squeeze=False, **kwds)
    Read an Excel table into a pandas DataFrame

    Parameters
    ----------
    io : string, path object (pathlib.Path or py._path.local.LocalPath),
        file-like object, pandas ExcelFile, or xlrd workbook.
        The string could be a URL. Valid URL schemes include http, ftp, s3,
        and file. For file URLs, a host is expected. For instance, a local
        file could be file://localhost/path/to/workbook.xlsx
    sheetname : string, int, mixed list of strings/ints, or None, default 0

        Strings are used for sheet names, Integers are used in zero-indexed
        sheet positions.

        Lists of strings/integers are used to request multiple sheets.

        Specify None to get all sheets.

        str|int -> DataFrame is returned.
        list|None -> Dict of DataFrames is returned, with keys representing
        sheets.

        Available Cases

        * Defaults to 0 -> 1st sheet as a DataFrame
        * 1 -> 2nd sheet as a DataFrame
        * "Sheet1" -> 1st sheet as a DataFrame
        * [0,1,"Sheet5"] -> 1st, 2nd & 5th sheet as a dictionary of DataFrames
        * None -> All sheets as a dictionary of DataFrames

    header : int, list of ints, default 0
        Row (0-indexed) to use for the column labels of the parsed
        DataFrame. If a list of integers is passed those row positions will
        be combined into a ``MultiIndex``
    skiprows : list-like
        Rows to skip at the beginning (0-indexed)
    skip_footer : int, default 0
        Rows at the end to skip (0-indexed)
    index_col : int, list of ints, default None
        Column (0-indexed) to use as the row labels of the DataFrame.
        Pass None if there is no such column.  If a list is passed,
        those columns will be combined into a ``MultiIndex``
    names : array-like, default None
        List of column names to use. If file contains no header row,
        then you should explicitly pass header=None
    converters : dict, default None
        Dict of functions for converting values in certain columns. Keys can
        either be integers or column labels, values are functions that take one
        input argument, the Excel cell content, and return the transformed
        content.
    true_values : list, default None
        Values to consider as True

        .. versionadded:: 0.19.0

    false_values : list, default None
        Values to consider as False

        .. versionadded:: 0.19.0

    parse_cols : int or list, default None
        * If None then parse all columns,
        * If int then indicates last column to be parsed
        * If list of ints then indicates list of column numbers to be parsed
        * If string then indicates comma separated list of column names and
          column ranges (e.g. "A:E" or "A,C,E:F")
    squeeze : boolean, default False
        If the parsed data only contains one column then return a Series
    na_values : scalar, str, list-like, or dict, default None
        Additional strings to recognize as NA/NaN. If dict passed, specific
        per-column NA values. By default the following values are interpreted
        as NaN: '', '#N/A', '#N/A N/A', '#NA', '-1.#IND', '-1.#QNAN', '-NaN', '-nan',
    '1.#IND', '1.#QNAN', 'N/A', 'NA', 'NULL', 'NaN', 'nan'.
    thousands : str, default None
        Thousands separator for parsing string columns to numeric.  Note that
        this parameter is only necessary for columns stored as TEXT in Excel,
        any numeric columns will automatically be parsed, regardless of display
        format.
    keep_default_na : bool, default True
        If na_values are specified and keep_default_na is False the default NaN
        values are overridden, otherwise they're appended to.
    verbose : boolean, default False
        Indicate number of NA values placed in non-numeric columns
    engine: string, default None
        If io is not a buffer or path, this must be set to identify io.
        Acceptable values are None or xlrd
    convert_float : boolean, default True
        convert integral floats to int (i.e., 1.0 --> 1). If False, all numeric
        data will be read in as floats: Excel stores all numbers as floats
        internally
    has_index_names : boolean, default None
        DEPRECATED: for version 0.17+ index names will be automatically
        inferred based on index_col.  To read Excel output from 0.16.2 and
        prior that had saved index names, use True.

    Returns
    -------
    parsed : DataFrame or Dict of DataFrames
        DataFrame from the passed in Excel file.  See notes in sheetname
        argument for more information on when a Dict of Dataframes is returned.

시트 이름을 사용하는 대신 우분투 (제 경우에는 Python 3.6.7, 우분투 18.04)를 체크인하기 위해 엑셀 파일을 모르거나 열 수없는 경우 index_col 매개 변수를 사용합니다 (index_col = 0 for 첫 번째 시트)

import pandas as pd
file_name = 'some_data_file.xlsx' 
df = pd.read_excel(file_name, index_col=0)
print(df.head()) # print the first 5 rows

스프레드 시트 파일 이름 지정 file

스프레드 시트로드

시트 이름 인쇄

이름으로 DataFrame에 시트로드 : df1

file = 'example.xlsx'
xl = pd.ExcelFile(file)
print(xl.sheet_names)
df1 = xl.parse('Sheet1')

read_excel()함수를 사용하여 연 파일에서 사용 하는 경우 인코딩 오류를 피하기 위해 열기 함수에 open()추가 rb해야합니다.