Открыть xlsx python pandas

Как читать excel-файлы (xlsx) при помощи Python

.xlsx – это расширение документа Excel, который может хранить большой объем данных в табличной форме. Более того, в электронной таблице Excel можно легко выполнять многие виды арифметических и логических вычислений.

Иногда программистам требуется прочитать данные из документа Excel. В Python для этого есть множество различных библиотек, например, xlrd , openpyxl и pandas . Сегодня мы поговорим о том, как читать excel-файлы (xlsx) при помощи Python, и рассмотрим примеры использования различных библиотек для этих целей.

Для начала

Для проверки примеров этого руководства потребуется какой-нибудь файл Excel с расширением .xlsx , содержащий какие-либо исходные данные. Вы можете использовать любой существующий файл Excel или создать новый. Мы создадим новый файл с именем sales.xlsx со следующими данными:

sales.xlsx

Sales Date	Sales Person	Amount
12/05/18	Sila Ahmed	60000
06/12/19	Mir Hossain	50000
09/08/20	Sarmin Jahan	45000
07/04/21	Mahmudul Hasan	30000

Этот файл мы и будем читать с помощью различных библиотек Python в следующей части этого руководства.

Чтение Excel-файла с помощью xlrd

Библиотека xlrd не устанавливается вместе с Python по умолчанию, так что ее придется установить. Последняя версия этой библиотеки, к сожалению, не поддерживает Excel-файлы с расширением .xlsx . Поэтому устанавливаем версию 1.2.0. Выполните следующую команду в терминале:

После завершения процесса установки создайте Python-файл, в котором мы будем писать скрипт для чтения файла sales.xlsx с помощью модуля xlrd.

Воспользуемся функцией open_workbook() для открытия файла xlsx для чтения. Этот файл Excel содержит только одну таблицу. Поэтому функция workbook.sheet_by_index() используется в скрипте со значением аргумента 0.

Затем используем вложенный цикл for . С его помощью мы будем перемещаться по ячейкам, перебирая строки и столбцы. Также в скрипте используются две функции range() для определения количества строк и столбцов в таблице.

Для чтения значения отдельной ячейки таблицы на каждой итерации цикла воспользуемся функцией cell_value() . Каждое поле в выводе будет разделено одним пробелом табуляции.

import xlrd # Open the Workbook workbook = xlrd.open_workbook("sales.xlsx") # Open the worksheet worksheet = workbook.sheet_by_index(0) # Iterate the rows and columns for i in range(0, 5): for j in range(0, 3): # Print the cell values with tab space print(worksheet.cell_value(i, j), end='\t') print('')

Запустим наш код и получим следующий результат.

Чтение Excel-файла с помощью openpyxl

Openpyxl – это еще одна библиотека Python для чтения файла .xlsx , и она также не идет по умолчанию вместе со стандартным пакетом Python. Чтобы установить этот модуль, выполните в терминале следующую команду:

После завершения процесса установки можно начинать писать код для чтения файла sales.xlsx.

Как и модуль xlrd, модуль openpyxl имеет функцию load_workbook() для открытия excel-файла для чтения. В качестве значения аргумента этой функции используется файл sales.xlsx.

Объект wookbook.active служит для чтения значений свойств max_row и max_column . Эти свойства используются во вложенных циклах for для чтения содержимого файла sales.xlsx.

Функцию range() используем для чтения строк таблицы, а функцию iter_cols() — для чтения столбцов. Каждое поле в выводе будет разделено двумя пробелами табуляции.

import openpyxl # Define variable to load the wookbook wookbook = openpyxl.load_workbook("sales.xlsx") # Define variable to read the active sheet: worksheet = wookbook.active # Iterate the loop to read the cell values for i in range(0, worksheet.max_row): for col in worksheet.iter_cols(1, worksheet.max_column): print(col[i].value, end="\t\t") print('')

Запустив наш скрипт, получим следующий вывод.

Чтение Excel-файла с помощью pandas

Если вы не пользовались библиотекой pandas ранее, вам необходимо ее установить. Как и остальные рассматриваемые библиотеки, она не поставляется вместе с Python. Выполните следующую команду, чтобы установить pandas из терминала.

После завершения процесса установки создаем файл Python и начинаем писать следующий скрипт для чтения файла sales.xlsx.

В библиотеке pandas есть функция read_excel() , которую можно использовать для чтения .xlsx -файлов. Ею мы и воспользуемся в нашем скрипте для чтения файла sales.xlsx.

Функция DataFrame() используется для чтения содержимого нашего файла и преобразования имеющейся там информации во фрейм данных. После мы сохраняем наш фрейм в переменной с именем data . А дальше выводим то, что лежит в data , в консоль.

import pandas as pd # Load the xlsx file excel_data = pd.read_excel('sales.xlsx') # Read the values of the file in the dataframe data = pd.DataFrame(excel_data, columns=['Sales Date', 'Sales Person', 'Amount']) # Print the content print("The content of the file is:\n", data)

После запуска кода мы получим следующий вывод.

Результат работы этого скрипта отличается от двух предыдущих примеров. В первом столбце печатаются номера строк, начиная с нуля. Значения даты выравниваются по центру. Имена продавцов выровнены по правому краю, а сумма — по левому.

Заключение

Программистам довольно часто приходится работать с файлами .xlsx . Сегодня мы рассмотрели, как читать excel-файлы при помощи Python. Мы разобрали три различных способа с использованием трех библиотек. Все эти библиотеки имеют разные функции и свойства.

Надеемся, теперь у вас не возникнет сложностей с чтением этих файлов в ваших скриптах.

Источник

Pandas read_excel() — чтение файла Excel в Python

В Python данные из файла Excel считываются в объект DataFrame. Для этого используется функция read_excel() модуля pandas.

Лист Excel — это двухмерная таблица. Объект DataFrame также представляет собой двухмерную табличную структуру данных.

1. Пример использования Pandas read_excel()

Предположим, что у нас есть документ Excel, состоящий из двух листов: «Employees» и «Cars». Верхняя строка содержит заголовок таблицы.

Ниже приведен код, который считывает данные листа «Employees» и выводит их.

import pandas excel_data_df = pandas.read_excel('records.xlsx', sheet_name='Employees') # print whole sheet data print(excel_data_df)

EmpID EmpName EmpRole 0 1 Pankaj CEO 1 2 David Lee Editor 2 3 Lisa Ray Author

Первый параметр, который принимает функция read_excel ()— это имя файла Excel. Второй параметр (sheet_name) определяет лист для считывания данных.

При выводе содержимого объекта DataFrame мы получаем двухмерные таблицы, схожие по своей структуре со структурой документа Excel.

2. Список заголовков столбцов листа Excel

Чтобы получить список заголовков столбцов таблицы, используется свойство columns объекта Dataframe. Пример реализации:

print(excel_data_df.columns.ravel())

['Pankaj', 'David Lee', 'Lisa Ray']

3. Вывод данных столбца

Мы можем получить данные из столбца и преобразовать их в список значений. Пример:

print(excel_data_df['EmpName'].tolist())

['Pankaj', 'David Lee', 'Lisa Ray']

4. Пример использования Pandas to Excel: read_excel()

Можно указать имена столбцов для чтения из файла Excel. Это потребуется, если нужно вывести данные из определенных столбцов таблицы.

import pandas excel_data_df = pandas.read_excel('records.xlsx', sheet_name='Cars', usecols=['Car Name', 'Car Price']) print(excel_data_df)

Car Name Car Price 0 Honda City 20,000 USD 1 Bugatti Chiron 3 Million USD 2 Ferrari 458 2,30,000 USD

5. Чтение файла Excel без строки заголовка

Если в листе Excel нет строки заголовка, нужно передать его значение как None.

excel_data_df = pandas.read_excel('records.xlsx', sheet_name='Numbers', header=None)

Если вы передадите значение заголовка как целое число (например, 3), тогда третья строка станет им. При этом считывание данных начнется со следующей строки. Данные, расположенные перед строкой заголовка, будут отброшены.

6. Лист Excel в Dict, CSV и JSON

Объект DataFrame предоставляет различные методы для преобразования табличных данных в формат Dict , CSV или JSON.

excel_data_df = pandas.read_excel('records.xlsx', sheet_name='Cars', usecols=['Car Name', 'Car Price']) print('Excel Sheet to Dict:', excel_data_df.to_dict(orient='record')) print('Excel Sheet to JSON:', excel_data_df.to_json(orient='records')) print('Excel Sheet to CSV:n', excel_data_df.to_csv(index=False))

Excel Sheet to Dict: [, , ] Excel Sheet to JSON: [,,] Excel Sheet to CSV: Car Name,Car Price Honda City,"20,000 USD" Bugatti Chiron,3 Million USD Ferrari 458,"2,30,000 USD"

7. Ресурсы

Источник