Python如何使用Pandas库从Excel文件中提取数据

目录

• 用Pandas轻松搞定Excel数据提取：新手也能学会的python技巧
• 准备工作：安装必要的库
• 代码解析：一行一行来看
• 实际效果
• 常见问题解答
• 小技巧分享
• 总结

用Pandas轻松搞定Excel数据提取：新手也能学会的Python技巧

准备工作：安装必要的库

首先，我们需要确保电脑上安装了pandas库。如果你还没安装，只需要在命令行输入：

pip install pandas openpyxl

这里openpyxl是用来处理Excel文件的依赖库。

代码解析：一行一行来看

让我们仔细看看图片中的代码，我会用最通俗的方式解释每一行的作用：

# 导入pandas库
import pandas as pd

这行代码就像是在对Python说："嘿，我要用pandas这个工具包了，给我准备好！"pandas是Python中处理表格数据的利器。

# 紧凑显示
pd.set_option('display.max_rows', 10)

这行代码设置了显示选项，意思是"当数据太多时，最多只显示10行，其他的用省略号表示&q编程客栈uot;。这样我们的输出就不会在控制台刷屏了，看起来更清爽。

# 读文件数据
df = pd.read_excel('ClassScore.xls', index_col='学号')

这是最关键的一步： • pd.read_excel是读取Excel文件的函数 • 'ClassScore.xls'是javascript我们的文件名 • index_col='学号'表示把"学号"js;这一列作为每行的标识（索引）

想象一下，这就像是在Excel中把"学号"列设置为了第一列，方便我们查找。

name = df['姓名']

这行代码从数据中提取了"姓名"这一列，相当于在Excel中选中了整个姓名列。

# 输出姓名列
prjavascriptint(name)

最后，我们把姓名列打印出来，就能看到整洁的学生名单了！

实际效果

运行这段代码后，你会看到类似这样的输出：

学号
2301    张三
2302    李四
2303    王五
...
2418    赵六
Name: 姓名, dtype: object

中间的"..."表示省略了一些行，这正是我们设置的紧凑显示效果。

常见问题解答

Q：为什么我的代码报错了？ A：可能的原因有：

• 文件不在当前目录下（解决方法：使用完整文件路径）
• 文件名拼写错误（检查大小写和扩展名）
• 列名不匹配（确认Excel中确实有"学号"和"姓名"列）

Q：如何显示更多/更少的行？ A：修改display.max_rows的值即可，比如设为5就是只显示5行。

Q：能不能同时显示多列？ A：当然可以！比如要显示学号和姓名：

print(df[['学号', '姓名']])

小技巧分享

• 在Jupyter Notebook中运行这段代码，效果更直观
• 可以用df.head()快速查看前几行数据
• 添加encoding='utf-8'参数可以避免中文乱码问题

总结

通过这个简单的例子，我们学会了：

• 用pandas读取Excel文件
• 设置紧凑显示
• 提取特定列数据
• 输出整编程理后的结果

这个技能就像是一个数据处理的"瑞士军刀"，简单但超级实用。掌握了它，你就能快速从各种表格中提取需要的信息，再也不用手动复制粘贴了！

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