pandas读取excel文件， 熊猫如何读取excel文件？不知道小伙伴们今天来看看边肖的分享吧！

Pandas读取excel文件并输入如下代码：

import pandas as pd

#用熊猫阅读excel文件

xls_file=pd.ExcelFile(./data/workbook.xls)

table1=xls_file.parse(first_sheet)

table2=xls_file.parse(second_sheet)

xlsx_file=pd.ExcelFile(./demo.xlsx)

x1=xlsx_file.parse(0)

x2=xlsx_file.parse(1)

#excel文件编写

#data.to_excel(abc.xlsx, worksheet name=abc, index=False, title=True) # This statement will fail to run.

原因是写的对象是np数组而不是DataFrame对象，只有DataFrame对象可以使用to_excel方法。

DataFrame(data).to_excel(abc.xlsx,sheet_name=123,index=False,header=True)

#excel文件与pandas的交互读写主要使用pandas中的两个函数，一个是pd。ExcelFile函数，另一个是to_excel函数。

扩展信息：

pandas

Pandas是python的一个数据分析包，最初由AQR Capital Management于2008年4月开发，2009年底开源。

目前专注于Python数据包开发的PyData开发团队还在继续开发和维护，这是PyData项目的一部分。Pandas最初是作为财务数据分析工具开发的。因此，

Pandas为时间序列分析提供了很好的支持。熊猫这个名字来源于面板数据和python数据分析。

Panel data是经济学中关于立方体的一个术语，Panel的数据类型在熊猫中也有提供。

熊猫数据结构

Series:一维数组，类似于Numpy中的一维数组。它们也非常类似于Python的基本数据结构列表。系列现在可以存储不同的数据类型，

字符串、布尔值、数字等。都可以串联保存。

时间序列：按时间索引的序列。

DataFrame:一种二维表格数据结构。很多函数都类似于r中的data.frame，你可以把DataFrame想象成Series的容器。

Panel:一个三维数组，可以理解为DataFrame的容器。

Panel4D:它是一个类似Panel的4维数据容器。

Panend:使用工厂集合，您可以像Panel4D一样在n维中创建一个名为containers的模块。

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