Pandas를 사용하여 Python에서 Excel 파일을 읽을 때 pd.io.parsers.ExcelFile.parse 오류를 수정하는 방법
Pandas를 사용하여 Python에서 Excel 파일 읽기
배경
Python에서 데이터 작업을 할 때 Excel 파일은 일반적인 정보 소스입니다. Pandas는 데이터 조작 및 분석을 위한 강력한 라이브러리이므로 Excel 파일을 읽고 구문 분석하는 데 이상적인 도구입니다.
pd.ExcelFile 사용
제공된 코드 조각에서 오류가 발생했습니다. pd.io.parsers.ExcelFile.parse 메서드는 Excel 파일의 시트 이름인 두 번째 인수를 기대하기 때문입니다. 이 문제를 해결하려면 다음과 같이 시트 이름을 지정하십시오.
<code class="python">newFile = pd.ExcelFile(PATH\FileName.xlsx) ParsedData = pd.io.parsers.ExcelFile.parse(newFile, 'Sheet1')</code>
대체 접근 방식
pd.io.parsers.ExcelFile.parse를 사용하는 대신 read_excel 함수를 사용하여 읽을 수 있습니다. Excel 파일을 DataFrame으로 변환합니다. 이 방법은 더 직관적이며 추가 기능을 제공합니다.
<code class="python">df = pd.read_excel('PATH\FileName.xlsx', sheet_name='Sheet1')</code>
read_excel 함수는 Excel 파일에서 시트 이름을 자동으로 감지하고 sheet_name 매개변수를 전달하여 읽을 시트를 지정할 수 있도록 합니다. 또한 Excel에서 DataFrame으로의 변환도 처리합니다.
Excel을 DataFrame으로 변환
두 가지 접근 방식 중 하나를 사용하면 Excel 파일을 DataFrame으로 변환할 수 있습니다. DataFrame은 Pandas를 사용하여 쉽게 조작하고 분석할 수 있는 테이블 형식의 데이터 구조입니다. head() 메소드는 DataFrame의 처음 몇 행을 표시합니다.
<code class="python">print(df.head())</code>
결론
pd.io.parsers.ExcelFile.parse 및 pd.read_excel은 모두 Excel을 읽는 데 실행 가능한 옵션입니다. Pandas DataFrames에 파일을 저장합니다. 그러나 pd.read_excel은 더 간결하고 추가 기능을 제공하므로 대부분의 사용 사례에 권장되는 접근 방식입니다.
위 내용은 Pandas를 사용하여 Python에서 Excel 파일을 읽을 때 pd.io.parsers.ExcelFile.parse 오류를 수정하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화
