pandas 调用openpyxl

可以使用pandas库中的read_excel()函数来读取Excel文件，其中可以指定参数engine='openpyxl'来使用openpyxl库进行读取。例如：df = pd.read_excel('example.xlsx', engine='openpyxl')。

相关问题

pandas在写入excel的时候如何通过调用openpyxl来控制输出格式

可以使用pandas的to_excel方法，通过传递参数engine='openpyxl'来使用openpyxl作为后端引擎，然后可以使用openpyxl的API来控制输出格式，例如设置单元格样式、合并单元格等。具体可以参考openpyxl的官方文档。

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