Excel文件变成pandas

要将Excel文件转换为pandas，首先需要安装pandas库。然后，使用pandas的read_excel()函数读取Excel文件并将其转换为DataFrame对象。示例代码如下：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('example.xlsx')

# 打印DataFrame对象
print(df)

其中，'example.xlsx'是Excel文件的文件名，需要与代码文件在同一目录下或者指定文件路径。读取Excel文件后，可以对DataFrame对象进行各种操作，如数据清洗、数据分析等。

相关问题

load_workbook如何打开有密码的Excel文件，打开后如何获取数据变成pandas数据

框？

您好，我是ChitGPT人工智能，关于您的问题，load_workbook可以通过传递密码参数来打开有密码的Excel文件，具体代码如下：

from openpyxl import load_workbook
wb = load_workbook(filename='文件名.xlsx', read_only=True, data_only=True, password='密码')

其中，filename为Excel文件名，read_only表示只读模式，data_only表示只读取单元格的值，password是Excel文件的密码。

获取数据后，您可以使用pandas库将数据转换为DataFrame对象，具体代码如下：

import pandas as pd
from openpyxl import load_workbook

wb = load_workbook(filename='文件名.xlsx', read_only=True, data_only=True, password='密码')
ws = wb.active

data = []
for row in ws.rows:
    row_data = []
    for cell in row:
        row_data.append(cell.value)
    data.append(row_data)

df = pd.DataFrame(data[1:], columns=data[0])

其中，ws为活动工作表对象，data为二维列表，使用pandas的DataFrame方法将其转换为DataFrame对象。希望对您有所帮助！

python pandas 读取Excel 时间变成数字

在读取Excel文件时，如果时间列的格式不是Python所支持的日期时间格式，那么Pandas会将其解析为数字。为了将这些数字转换回日期时间格式，你可以使用Pandas的`to_datetime`函数。以下是具体步骤：

1. 读取Excel文件，将数据存储在一个DataFrame中：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('data.xlsx')

2. 使用`to_datetime`函数将时间列转换为日期时间格式：

df['time'] = pd.to_datetime(df['time'], unit='s')  # 如果是Unix时间戳
# 或者
df['time'] = pd.to_datetime(df['time'], format='%Y-%m-%d %H:%M:%S')  # 如果是字符串格式

在上面的代码中，`to_datetime`函数的第一个参数是时间列的数据，第二个参数是时间的格式或单位（如果是Unix时间戳）。在本例中，我们使用的是Unix时间戳，因此我们使用`unit='s'`指定单位为秒。

3. 现在，时间列已经被转换为日期时间格式，可以使用Pandas的日期时间函数对其进行操作：

df['hour'] = df['time'].dt.hour  # 获取小时数
df['weekday'] = df['time'].dt.weekday_name  # 获取星期几

以上是将Excel中的时间列转换为日期时间格式并使用Pandas的日期时间函数操作的基本步骤。你可以根据自己的需要进行调整和扩展。