大家好，今天小編來為大家解答python讀取excel數據這個問題，python中讀取excel文件表格太大怎么解決很多人還不知道，現在讓我們一起來看看吧！

python如何處理excel數據

1.在python項目中，新建python文件，并依次導入xlrd和xlwt

2.接著調用open_workbook()方法，打開一個excel文件

3.調用sheet_by_name()方法，讀取文件的sheet頁

4.如果是后面加了個s，sheet_names表示獲取excel中所有的sheet頁

5.利用sheets()方法加序號，可以獲取某個sheet頁對象

6.如果想要獲取excel某個sheet頁中記錄的總數，使用nrows

7.在cell()中傳入兩個值，一個行一個列，然后value獲取對應單元格的值

python 讀取excel如何刪除空值

python去除excel列名中的空格excel一列中間的空格怎么消除的方法步驟如下：

1.首先打開需要操作的excel表格，選中需要刪除空格的單元格；

2.然后按下鍵盤上的“ctrl+h”鍵，彈出“替換”窗口；

3.最后在“查找內容”輸入框中輸入“空格鍵”，“替換為”輸入框里什么都不填，點擊“全部替換”即可。

python與大數據什么關系啊

Python是一種計算機程序設計語言。Python的設計哲學強調代碼的可讀性和簡潔的語法。相比于C++或Java，Python讓開發者能夠用更少的代碼表達想法。

大數據技術包括但不限于：科學計算，數據分析，數據抓理和處理。

眾多開源的科學計算軟件包都提供了Python的調用接口，例如著名的計算機視覺庫OpenCV、三維可視化庫VTK、醫學圖像處理庫ITK。

而Python專用的科學計算擴展庫就更多了，例如如下3個十分經典的科學計算擴展庫：NumPy、SciPy和matplotlib，它們分別為Python提供了快速數組處理、數值運算以及繪圖功能。

因此Python語言及其眾多的擴展庫所構成的開發環境十分適合工程技術、科研人員處理實驗數據、制作圖表，甚至開發科學計算應用程序。

這就是為什么python在大數據技術領域被廣泛使用的原因以及兩者間的關系。

簡單來講就是python簡單好用。眾多的第三方庫使得python擁有眾多零件。別的語言在忙著造輪子，python可以直接造車。

學python做數據分析怎么樣

謝邀。用python做數據分析是一件再合適不過的事情，我們舉個簡單的例子。

例如收集數據的方法是使用問卷，實驗軟件（例如，PsychoPy，OpenSesame）和觀察。

當問卷和實驗軟件使用數字應用程序時，我們當然也會以數字文件格式（例如，Excel電子表格和逗號分隔，CSV，文件）獲取數據。

如果數據集非常小，則可以使用Python和Pandas直接創建數據框：

然而當數據集很大時如果手動處理數據非常耗時且不推薦。下面您將學習如何在Python和Pandas中閱讀ExcelSpreadsheets和CSV文件。

使用Pandasread_excel讀取Excel文件，將數據集讀入Python的一種方法是使用read_excel方法，該方法有許多參數。

pd.read_excel(io,sheet_name=0,header=0)

io是包含數據的Excel文件。它應該是類型字符串數據類型，可以是本地存儲的文件以及URL。

sheet_name可以是我們要加載的特定工作表的字符串，也可以是零索引工作表位置的整數。如果我們指定None，則所有工作表都將讀入數據框。

header可以是整數或整數列表。默認值為0，整數表示列名稱的行。如果Excel文件中沒有列名，請添加0。

如果要了解其他參數，請參閱read_excel文檔。

pandas閱讀Excel示例：

這是一個關于如何使用Pandasread_excel的工作示例：

在上面的示例中，我們正在讀取Excel文件（'conflictdata.xlsx'）。數據集只有一個工作表，但為了清楚起見我們添加了“conflictdata”工作表名稱作為參數。也就是說在這種情況下，sheet_name不需要我們使用。

R用戶可能熟悉最后一行，以下是打印DataFrane的前X行：

您可能已經注意到，當我們閱讀上面的Excel文件時，我們沒有使用header參數。如果我們將標題設置為None，我們將獲得數字作為列名。不幸的是，這使得使用Pandas數據框有點煩人。

我們可以傳遞一個列名列表作為參數。最后，由于示例xlsx文件包含列名，我們使用skiprows跳過第一行。注意，可以使用跳過跳過多行。只需添加一個列表，其中包含要跳過的行號。

這是另一個使用PythonPandas讀取Excel文件的示例：

我們還可以使用Pandasto_excel方法保存新的xlsx（或覆蓋舊的，如果你喜歡這樣做的話）。

excel_writer可以是字符串（您的文件名）或ExcelWriter對象。

sheet_name應該是包含工作表名稱的字符串。默認為'Sheet1'。

index應該是布爾值（即，True或False）。通常，我們不希望用數字編寫新列。默認為True。

df.to_excel('newfilename.xlsx',sheet_name='NewColNames',index=False)

有許多方法可用于篩選數據。一種簡單的方法是使用查詢，此方法類似于R中的函數子集。現在我們來篩選出“piq”大于80：

df_piq=df.query('piq>80')

df_piq.head(4)

df_males=df[df['sex']=='man']

下面顯示了如何使用多個條件篩選數據框。在這種情況下，我們從性別為男性且iq大于80的df中選擇觀察值。請注意Pandas中的＆符號“＆”是首選的AND運算符。

df_male80=df.query（'iq>80＆sex==“Male”'）

也可以使用OR運算符。在下面的示例中，我們基于年齡大于或等于40或年齡小于14的行來過濾DataFrame。此外我們還可以通過列'piq'和'viq'篩選條件。

df.query('age>=40|age<14')[['piq','viq']].head()

以上就是簡單用pandas進行數據分析中讀取數據、篩選數據一環，你還可以用它還做很多數據操作，是一個很有用的工具包。

我會在這里發布所有與科技、科學有關的有趣文章，歡迎訂閱我的頭條號。偶爾也回答有趣的問題，有問題可隨時在評論區回復和討論。

（碼字不易，若文章對你幫助可點贊支持~）

如何自學Python

python自學是有一些難度的，當然，如果你現在只想入門，等工作后再同時學習的話，入門是沒問題的。但就是不知道你有編程和計算機方面的基礎嗎？比如，學過《計算機基礎》、《C語言》、《數據結構》、《操作系統》這些課嗎？我在這里假設你沒有接觸過。

學習編程是一項長期戰斗的過程，尤其自學，希望你不要腦子一熱，買教程，看視頻，沒過幾天，熱情就褪去了，最后完成了從入門到放棄的全過程，究其原因主要是缺乏清晰的目標，沒有方向，或者方向不明確。

學習python，可以找什么工作

Python編程有很多方向，有網絡爬蟲、數據分析、Web開發、測試開發、運維開發、機器學習、人工智能、量化交易等等，各個方向都有特定的技能要求，比如學數據分析就要重點掌握統計學、SQL等知識，搞運維就要非常熟悉Linux系統，所以你首先要清楚你選擇的是什么方向，這個方向有哪些知識是需要重要掌握的。

這里只舉2個例子【如下圖】。如果你想從事具體的工作，想了解最新的行業信息，給你教一個辦法，直接看網上該職位的招聘要求，你就能知道企業的要求。這樣學習，就會有一個方向，知道自己學到什么程度，就可以工作了。剩下的深入學習，你可以和工作同時進行。先解決自己的生存問題。

選擇編程環境

Python2還是Python3？

很多人都在糾結入門應該學Python2還是Python3。這其實不是個問題。我從沒聽過某個人是Python2程序員或Python3程序員。二者只是程序不兼容，思想上并無大差別，語法變動也并不多。選擇任何一個入手，都沒有大影響。

如果你仍然無法抉擇，那請選擇Python3，畢竟這是未來的趨勢。

編輯器該如何選？

我推薦pycharm社區版，配置簡單、功能強大、使用起來省時省心，對初學者友好。并且還是完全免費的！

其他可以嘗試的編輯器：idle、vscode、atom、SublimeText、notepad++

操作系統？

Python支持現有所有主流操作平臺，不管是windows還是mac還是linux，都能很好的運行Python。并且后兩者都默認自帶Python環境。

制定學習計劃

因為你要自學，我在這里先說一下如何入門？至于進階過程，以后再補上。

注意，在學習過程中遇到的每一個示例代碼，都自己敲一遍【這里不是簡單的復制，是要懂為什么這么寫】。要學好編程的最好辦法就是堅持、多練、多思考。

入門教程

《Crossin的編程教室-Python入門》

自認為算得上是最淺顯易懂的入門教程，很適合沒有任何編程基礎的人上手。

練習

Crossin的編程教室-基礎練習《父與子的編程之旅》又名《與孩子一起學編程》《簡明Python教程》

以上我推薦的，是適合零基礎的新手。如果你有其他的教程或者書，也可以推薦給大家。

書籍

廖雪峰的Python教程Python核心編程Python標準庫Python編程指南學習網站codecademycodeschool網易云課堂

入門階段先到這里，這個階段，你需要大量的練習。學習完所有的課程后，會進入一個瓶頸，那你就可以試著做一些小項目。項目不一定非要是商業合作，網上有一些經典項目，在百度上搜就可以了。

最后，放上兩張知識體系圖。

以上就是我的回答，如果對你有用的話，請點個贊。如果你有其他意見，也可以在底下留言，我會回復的。

python中讀取excel文件表格太大怎么解決

python中讀取excel文件表格太大解決方法：

1、選中表格數據之后的一行數據。

2、按“Ctrl+Shift+↓”（下箭頭），選中所有的空白單元格，excel2003有65535行數據，excel2007及以上的版本都有10萬行數據。

3、右鍵一下，點擊“刪除”。

4、最后點擊保存按鈕，保存修改。

5、現在就會發現表格就只剩幾十kb了。

文章到此結束，如果本次分享的python讀取excel數據和python中讀取excel文件表格太大怎么解決的問題解決了您的問題，那么我們由衷的感到高興！