openpyxl读取Excel表格为wb后如何将wb表格传给pandas

.DataFrame()函数进行数据分析？

可以使用openpyxl库读取Excel表格为wb，然后使用pandas库的read_excel()函数读取wb文件，并将其转换为pandas的DataFrame格式。示例代码如下：

import openpyxl
import pandas as pd

wb = openpyxl.load_workbook('my_excel_file.xlsx')
ws = wb.active

df = pd.DataFrame(ws.values)

这样就可以将wb表格传给pandas.DataFrame()函数进行数据分析了。

相关问题

在使用openpyxl读取excel数据后如何转化为dataframe

要将从Excel中读取的数据转换为DataFrame，可以使用pandas库中的read_excel方法。以下是一个示例代码：

import pandas as pd
from openpyxl import load_workbook

# 读取Excel文件
wb = load_workbook(filename='example.xlsx', read_only=True)
ws = wb['Sheet1']

# 将Excel数据转换为DataFrame
data = ws.values
columns = next(data)[0:]
df = pd.DataFrame(data, columns=columns)

# 打印DataFrame
print(df.head())

这个示例代码假设文件名为"example.xlsx"，并且包含一个名为"Sheet1"的工作表。它首先使用openpyxl库读取Excel文件，然后使用pandas库的read_excel方法将数据转换为DataFrame。最后，它打印DataFrame的前几行以进行验证。

使用使用 openpyxl 和 pandas一起读取大量的excel表格数据的完整python代码

当你需要处理大量Excel数据，并希望结合openpyxl库用于低级别的读取操作以及pandas库进行数据清洗、分析等高级操作时，可以按照以下步骤编写Python代码：

首先，确保已经安装了所需的库，如果没有，可以使用pip安装：

pip install openpyxl pandas

然后，你可以使用下面的代码结构来读取Excel文件并转换为pandas DataFrame：

import openpyxl
import pandas as pd

# 定义函数读取excel文件
def read_excel_large(file_path):
    # 通过openpyxl逐行读取，因为openpyxl适合处理大文件
    wb = openpyxl.load_workbook(filename=file_path, data_only=True)  # 设置data_only=True，减少内存消耗
    sheet_names = wb.sheetnames  # 获取所有工作表名称

    dfs = []  # 存放每个工作表的数据
    for sheet_name in sheet_names:
        ws = wb[sheet_name]
        max_row = ws.max_row  # 获取最大行数
        rows = ws.iter_rows(values_only=True, start=1, stop=max_row+1)  # 遍历行，跳过表头
        data_list = [row for row in rows]  # 将行数据存储为列表
        df = pd.DataFrame(data_list, columns=[cell.value for cell in ws[1]])  # 创建DataFrame，列名来自第一行
        dfs.append(df)

    # 合并所有工作表到一个总DataFrame
    all_data = pd.concat(dfs, ignore_index=True)

    return all_data

# 调用函数，传入你的Excel文件路径
file_path = 'path_to_your_file.xlsx'
all_data = read_excel_large(file_path)

# 打印或进一步处理数据
print(all_data.head())  # 显示数据前几行