Excel 파일 :: pd.read_excel( )
Reference
Pandas In Action
pd.read_excel(
io,
usecols = None,
index_col = None,
sheet_name
)
- Excel 통합문서 파일을 DataFrame으로 불러오기
- Option
- io : 파일 경로 및 파일 이름
- usecols : 사용할 열
- index_col : 이덱스로 사용할 열
- sheet_name : 사용할 시트
# conda install xlrd openpyxl
pd.read_excel("./Data/Single Worksheet.xlsx")
|
First Name |
Last Name |
City |
Gender |
0 |
Brandon |
James |
Miami |
M |
1 |
Sean |
Hawkins |
Denver |
M |
2 |
Judy |
Day |
Los Angeles |
F |
3 |
Ashley |
Ruiz |
San Francisco |
F |
4 |
Stephanie |
Gomez |
Portland |
F |
pd.read_excel(
io = "./Data/Single Worksheet.xlsx",
usecols = ['City', 'First Name', 'Last Name'], # 사용할 열 : 'City', 'First Name', 'Last Name'
index_col = 'City' # 인덱스 : 'City'
)
|
First Name |
Last Name |
City |
|
|
Miami |
Brandon |
James |
Denver |
Sean |
Hawkins |
Los Angeles |
Judy |
Day |
San Francisco |
Ashley |
Ruiz |
Portland |
Stephanie |
Gomez |
# 하나의 시트 불러오기
pd.read_excel("./Data/Multiple Worksheets.xlsx", sheet_name = 0)
pd.read_excel("./Data/Multiple Worksheets.xlsx", sheet_name = 'Data 1')
|
First Name |
Last Name |
City |
Gender |
0 |
Brandon |
James |
Miami |
M |
1 |
Sean |
Hawkins |
Denver |
M |
2 |
Judy |
Day |
Los Angeles |
F |
3 |
Ashley |
Ruiz |
San Francisco |
F |
4 |
Stephanie |
Gomez |
Portland |
F |
# 엑셀 통합문서 전체 불러오기
workbook = pd.read_excel(
"./Data/Multiple Worksheets.xlsx",
sheet_name = None
)
workbook
{'Data 1': First Name Last Name City Gender
0 Brandon James Miami M
1 Sean Hawkins Denver M
2 Judy Day Los Angeles F
3 Ashley Ruiz San Francisco F
4 Stephanie Gomez Portland F,
'Data 2': First Name Last Name City Gender
0 Parker Power Raleigh F
1 Preston Prescott Philadelphia F
2 Ronaldo Donaldo Bangor M
3 Megan Stiller San Francisco M
4 Bustin Jieber Austin F,
'Data 3': First Name Last Name City Gender
0 Robert Miller Seattle M
1 Tara Garcia Phoenix F
2 Raphael Rodriguez Orlando M}
# 두 번째('Data 2') 워크시트에 있는 데이터
workbook['Data 2']
|
First Name |
Last Name |
City |
Gender |
0 |
Parker |
Power |
Raleigh |
F |
1 |
Preston |
Prescott |
Philadelphia |
F |
2 |
Ronaldo |
Donaldo |
Bangor |
M |
3 |
Megan |
Stiller |
San Francisco |
M |
4 |
Bustin |
Jieber |
Austin |
F |