


Bagaimanakah Saya Boleh Memuatkan Helaian Khusus dengan Cekap daripada Fail Excel Menggunakan Panda?
Memilih Helaian Khusus untuk Pemuatan Data Excel dengan Pandas pd.read_excel()
Apabila bekerja dengan buku kerja Excel berbilang helaian dalam Python, ia adalah selalunya dikehendaki untuk memuatkan hanya helaian tertentu ke dalam Pandas DataFrame tanpa memuatkan semula keseluruhan fail. Ini boleh menjimatkan masa pemprosesan yang ketara, terutamanya untuk buku kerja yang besar.
Menggunakan fungsi pd.read_excel(), adalah mungkin untuk menentukan helaian untuk dimuatkan. Ini dicapai dengan menentukan parameter sheet_name sebagai sama ada rentetan (nama helaian), integer (indeks helaian), senarai nama helaian/indeks, atau Tiada.
Pilihan untuk menentukan sheet_name=Tiada terutamanya berguna apabila beberapa helaian perlu dimuatkan. Dalam kes ini, Pandas mengembalikan kamus yang mana kuncinya ialah nama/indeks helaian dan nilainya ialah DataFrames yang sepadan.
Sebagai alternatif, fungsi pd.ExcelFile() boleh digunakan untuk membuka keseluruhan buku kerja sekaligus. Ini membaca keseluruhan fail ke dalam memori, tetapi ia membenarkan berbilang helaian dibaca tanpa perlu memuat semula fail untuk setiap helaian.
xls = pd.ExcelFile('path_to_file.xls') df1 = pd.read_excel(xls, 'Sheet1') df2 = pd.read_excel(xls, 'Sheet2')
Perhatikan bahawa pendekatan pd.ExcelFile() membaca keseluruhan buku kerja ke dalam memori , yang mungkin tidak sesuai untuk buku kerja yang sangat besar. Dalam kes sedemikian, pd.read_excel() dengan spesifikasi sheet_name yang sesuai boleh menjadi lebih cekap.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Boleh Memuatkan Helaian Khusus dengan Cekap daripada Fail Excel Menggunakan Panda?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.
