openpyxl和pd.read_excel

openpyxl是一个Python库，用于读取和写入Excel文件。它是pandas库在使用pd.read_excel函数时的一个可选引擎。然而，在某些情况下，当使用pd.read_excel函数并指定engine为openpyxl时，可能会出现ImportError: Missing optional dependency 'openpyxl'的错误消息。

相关问题

openpyxl.load_workbook与pd.read_excel区别

openpyxl.load_workbook是Python中用于加载Excel文件的函数，可以读取Excel文件中的数据并实现简单的操作。而pd.read_excel是Pandas模块中的函数，它也可以读取Excel文件中的数据，但更多地用于将数据转换为数据框。此外，pd.read_excel还可以在读取时进行数据清洗和转换。

df = pd.read_excel(excel_path, engine='openpyxl', sheet_name=sheet_name)

当你需要从Excel文件读取数据并使用`openpyxl`引擎时，可以按照以下方式操作：

首先，确保安装了`pandas`库和`openpyxl`引擎支持，如果还没有安装，可以通过命令行安装：

pip install pandas openpyxl

然后，你可以使用`pd.read_excel()`函数来加载数据，指定`engine='openpyxl'`以利用`openpyxl`库解析xlsx文件，以及`sheet_name`参数来选择要读取的工作表。这里有一个示例：

# 引用[1]
import pandas as pd

# 指定Excel文件路径
excel_path = r"D:\Desktop\temp\math\data\附件1：123家有信贷记录企业的相关数据.xlsx"

# 使用openpyxl引擎读取特定工作表
sheet_name = "企业信息"  # 替换为你想要的数据表名称
df1 = pd.read_excel(io=excel_path, engine='openpyxl', sheet_name=sheet_name)

# 打印读取后的DataFrame
print(df1.head())  # 查看数据前几行

这段代码会读取指定工作表的内容并存储在一个名为`df1`的DataFrame对象中。