Python Pandas pandas.read_excel函数方法的使用

参数：

io：str,bytes, ExcelFile, xlrd.Book, path object, 

或 file-like object

任何有效的字符串路径都可以接受。字符串可以是URL。

有效的URL方案包括http、ftp、s3和file。

对于文件url，需要一个主机。

本地文件可以是:file://localhost/path/to/table.xlsx。

如果想传递一个路径对象，pandas接受任何os.PathLike。

通过file-like object，我们使用read()方法来引用对象，

如文件句柄(例如，通过内置的open函数)或StringIO。

sheet_name：str, int, list,或 None, 默认为 0

字符串用于工作表名称。

整数用于索引为0工作表位置(图表工作表不计入工作表位置)。

字符串/整数列表用于请求多个工作表。指定None获取所有工作表。

可用的情况下:

1）默认为0:第一个工作表作为DataFrame

2）1：作为DataFrame的第二个sheet

3）"Sheet1": 加载名称为“Sheet1”的sheet

4）[0, 1, "Sheet5"]: 首先加载第一个和第二个，

然后加载名称为“Sheet5”的工作表，DataFrame类型的dict

5）None: 加载所有的工作表

header：int, int类型的list，默认为0

用于已解析DataFrame的列标签的行(0-索引)。

如果传递一个整数列表，这些行位置将合并到一个MultiIndex。

如果没有标题，则使用None。

names：array-like, 默认为 None

要使用的列名的列表。如文件不包含标题行，

则应该显式地传递header=None。

index_col：int, int类型的list, 默认为 None

列(0索引)，用作DataFrame的行标签。如果没有这样的列，

则传递None。如果传递了一个列表，

这些列将被组合成一个MultiIndex。

如果使用usecols选择了一个数据子集，

则index_col将基于该子集。

usecols：int, str, list-like, 

或 callable 默认为 None

1）如果为None，则解析所有列。

2）如果是str，则表示以逗号分隔的Excel列字母

和列范围列表(例如 "A:E"或"A,C,E:F")。

范围包括两边。

3）如果list为int，则表示要解析的列号列表。

4）如果是字符串列表，则表示要解析的列名列表。

5）如果是callable，则根据它计算每个列名，

并在可调用对象返回True时解析该列。

根据上面的行为返回列的子集。

squeeze：bool, 默认为 False

如果解析的数据只包含一个列，则返回一个Series。

注意：1.4.0版后已弃用：在调用read_excel时

附加.squeeze("columns")以压缩数据。

dtype：Type name 或 column -> type的dict, 默认为 None

数据或列的数据类型。例如，{‘a’: np.float64, ‘b’: np.int32} ，

使用object保存Excel中的数据，而不解释dtype。

如果指定了转换器，则将应用它们而不是dtype转换。

engine：str, 默认为 None

如果io不是缓冲区或路径，则必须设置此参数来标识io。

支持引擎：xlrd, openpyxl, odf, pyxlsb。

引擎的兼容性:

1）“xlrd” 支持旧式Excel文件(.xls)。

2）“openpyxl”支持较新的Excel文件格式。

3）“odf"支持OpenDocument文件格式(.odf，.ods, .odt)。

4）“pyxlsb”支持二进制Excel文件。

注意：

在1.2.0版更改：引擎xlrd现在只支持老式的.xls文件。

当engine=None时，将使用以下逻辑来确定engine:

1）如果path_or_buffer是OpenDocument格式

(.odf，.ods， .odt)，则将使用odf。

2）否则，如果path_or_buffer是xls格式，

将使用xlrd。

3）否则，如果path_or_buffer是xlsb格式，

则将使用pyxlsb。

1.3.0新版功能。

4）否则，将使用openpyxl

在1.3.0版更改。

converters：dict, 默认为None

用于转换特定列中的值的函数dict。

键可以是整数或列标签，

值是接受一个输入参数(Excel单元格内容)并返回转换后的内容的函数。

true_values：list, 默认为 None

Values 被视为 True.

false_values：list, 默认为 None

Values 被视为 False.

skiprows：list-like, int, 或 callable, 可选的

在文件开始处要跳过的行号(0-索引)或要跳过的行数(int)。

如果是callable，则可调用函数将根据行索引计算，

如果跳过该行则返回True，否则返回False。

一个有效的可调用参数的示例如，lambda x: x in [0, 2]。

nrows：int, 默认为 None

要解析的行数。

na_values：scalar, str, list-like, 或 dict,默认 None

识别为NA/NaN的附加字符串。如果传递了dict，

则指定每列的NA值。默认情况下，

以下值被解释为NaN：

‘’, ‘#N/A’, ‘#N/A N/A’, ‘#NA’, ‘-1.#IND’, ‘-1.#QNAN’, ‘-NaN’, 

‘-nan’, ‘1.#IND’, ‘1.#QNAN’, ‘’, ‘N/A’, ‘NA’, ‘NULL’, ‘NaN’, 

‘n/a’, ‘nan’, ‘null’。

keep_default_na：bool, 默认为 True

解析数据时是否包含默认的NaN值。根据是否传入na_values，

行为如下:

1）如果keep_default_na为True，并且指定了na_values, 

na_values会附加到用于解析的默认NaN值。

2）如果keep_default_na为True，且不指定na_values，

则只使用默认的NaN值进行解析。

3）如果keep_default_na为False，并且指定了na_values，

则只使用na_values指定的NaN值进行解析。

4）如果keep_default_na为False，并且没有指定na_values，

则没有字符串将被解析为NaN。

注意：如果na_filter作为False传入，

则keep_default_na和na_values参数将被忽略。

na_filter：bool, 默认为True

检测缺失的值标记(空字符串和na_values的值)。

在没有NA的数据中，传递na_filter=False可以提高读取大文件的性能。

verbose：bool, 默认为 False

指示放置在非数字列中的NA值的数目。

parse_dates：bool, list-like, 或 dict, 默认为 False

行为如下:

1）bool

如果为True ->，尝试解析索引。

2）int类型的list或名称

例如，如果[1,2,3]->尝试将列1,2,3分别作为一个单独的日期列进行解析。

3）列表的list。例如，如果[[1,3]]->合并列1和3并解析为单个日期列。

4）dict

例如，{‘foo’ : [1, 3]} -> 解析列1,3为日期并调用结果 'foo'

如果列或索引包含不可解析的日期，

则整个列或索引将作为对象数据类型不加更改地返回。

如果你不想把一些单元格解析为日期，

就把它们在Excel中的类型改为"Text"。

对于非标准的日期时间解析，

请使用pd.to_datetime在pd.read_excel之后。

注意: 对于iso8601格式的日期，存在fast-path(快速路径)。

date_parser：function, 可选的

函数，用于将字符串列序列转换为datetime实例数组。

默认情况下使用dateutil.parser.parser执行转换。

Pandas会尝试用三种不同的方式调用date_parser，

如果发生异常会继续调用:

1）传递一个或多个数组(由parse_dates定义)作为参数;

2）将parse_dates定义的列中的字符串值连接到单个数组并传递;

3）使用一个或多个字符串(对应于parse_dates定义的列)作为参数，

为每一行调用一次date_parser。

thousands：str, 默认为 None

用于将字符串列解析为数字的千位分隔符。

请注意，

此参数仅对Excel中存储为TEXT的列是必要的，

任何数字列将被自动解析，无论显示格式如何。

decimal：str, 默认为 ‘.’

可识别为小数点的字符，用于将字符串列解析为数字。

请注意，

此参数仅对Excel中存储为TEXT的列是必要的，

任何数字列将被自动解析，而不管显示格式如何。

欧洲数据使用‘,’)。

注意：1.4.0新版功能。

comment：str, 默认为None

注释掉该行的剩余部分。将一个或多个字符传递给此参数，

以指示输入文件中的注释。

注释字符串和当前行的末尾之间的任何数据都将被忽略。

skipfooter：int, 默认为0

末尾要跳过的行(0-索引)。

convert_float：bool, 默认为True

将整型浮点数转换为int(即，1.0 –> 1)。如果为False，

所有数字数据将被读取为浮点数：Excel内部存储所有数字为浮点数。

注意：1.3.0版后已弃用：convert_float将在未来的版本中移除

mangle_dupe_cols：bool, 默认为 True

重复的列将被指定为‘X’, ‘X.1’, …’X.N’，而不是 ‘X’…’X’。

如果列中有重复的名称，传递False将导致数据被覆盖。

storage_options：dict, 可选的

对于特定的存储连接有意义的额外选项，

如主机、端口、用户名、密码等，

如果使用的URL将被fsspec解析，例如，启动s3://, gcs://。

如果使用本地路径或类文件缓冲区提供此参数，将引发错误。

有关允许的键和值的集合，请参阅fsspec和后端存储实现文档。

注意：1.2.0新版功能。

返回:

DataFrame 或 DataFrame的dict

从Excel文件中传递的DataFrame。

有关何时返回DataFrame的dict的更多信息，

请参阅sheet_name参数中的注释。