pandas读取excel文件某一sheet里的某几列

可以使用pandas的read_excel函数读取excel文件中特定sheet的某几列数据，例如：df = pd.read_excel('sample.xlsx', sheet_name='Sheet1', usecols=[0,3,5])

相关问题

pandas读取excel很慢

读取Excel文件可能会很慢，尤其是当Excel文件较大时。以下是一些可以加速pandas读取Excel文件的技巧：

1. 选择特定的工作表：如果Excel文件包含多个工作表，可以使用`sheet_name`参数来选择要读取的特定工作表。例如，`pd.read_excel('file.xlsx', sheet_name='Sheet1')`。

2. 选择特定的列：如果Excel文件包含大量的列，但你只需要其中几列，可以使用`usecols`参数来选择要读取的列。例如，`pd.read_excel('file.xlsx', usecols=['col1', 'col2', 'col5'])`。

3. 选择特定的行：如果Excel文件包含大量的行，但你只需要其中几行，可以使用`skiprows`参数来跳过不需要的行。例如，`pd.read_excel('file.xlsx', skiprows=[0, 1, 2])`。

4. 使用更快的解析器：pandas默认使用`xlrd`解析器来读取Excel文件，但也可以使用其他更快的解析器。例如，`pd.read_excel('file.xlsx', engine='openpyxl')`。

5. 减小Excel文件的大小：如果Excel文件太大，可以考虑删除不需要的行或列，或将多个工作表拆分为多个文件。

希望这些技巧能帮助你加速pandas读取Excel文件的速度。

python 用pandas读取excel

在Python中，使用pandas库读取Excel文件通常非常简单，因为pandas内置了对Excel (.xlsx或.xls) 文件的支持。以下是基本步骤：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
data = pd.read_excel('filename.xlsx')

# 或者，如果你确切地知道文件所在的位置，可以加上路径：
data = pd.read_excel('/path/to/filename.xlsx')

# 如果需要进一步的操作，比如读取特定的工作表或只读取某几列，你可以这样做：
# 读取特定工作表
sheet_name = 'Sheet1'
data = pd.read_excel('filename.xlsx', sheet_name=sheet_name)

# 只读取部分列
data = pd.read_excel('filename.xlsx', usecols=['Column1', 'Column2'])

# 默认情况下，pandas会自动调整数据类型。如果需要，也可以自定义数据解析规则
data = pd.read_excel('filename.xlsx', dtype={'ColumnName': str})