01 语法

pandas.read_excel接口的语法如下：

pd.read_excel(io, sheet_name=0, header=0,names=None, index_col=None,usecols=None, squeeze=False,dtype=None, engine=None,converters=None, true_values=None,false_values=None, skiprows=None,nrows=None, na_values=None,keep_default_na=True, verbose=False,parse_dates=False, date_parser=None,thousands=None, comment=None, skipfooter=0,convert_float=True, mangle_dupe_cols=True, **kwds)

02 文件内容

io为第一个参数，没有默认值，也不能为空，根据Python的语法，第一个参数传参时可以不写。可以传入本地文件名或者远程文件的URL：

# 字符串、字节、Excel文件、xlrd.Book实例、路径对象或者类似文件的对象# 本地相对路径pd.read_excel('data/data.xlsx') # 注意目录层级pd.read_excel('data.xls') # 如果文件与代码文件在同一目录下# 本地绝对路径pd.read_excel('/user/gairuo/data/data.xlsx')# 使用URLpd.read_excel('https://www.gairuo.com/file/data/dataset/team.xlsx')

与read_csv一样，需要注意，Mac和Windows中的路径写法不一样。

03 表格

sheet_name可以指定Excel文件读取哪个sheet，如果不指定，默认读取第一个。

# 字符串、整型、列表、None，默认为0pd.read_excel('tmp.xlsx', sheet_name=1) # 第二个sheetpd.read_excel('tmp.xlsx', sheet_name='总结表') # 按sheet的名字# 读取第一个、第二个、名为Sheet5的sheet，返回一个df组成的字典dfs = pd.read_excel('tmp.xlsx', sheet_name=[0, 1, "Sheet5"])dfs = pd.read_excel('tmp.xlsx', sheet_name=None) # 所有sheetdfs['Sheet5'] # 读取时按sheet名

04 表头

数据的表头参数为header，如不指定，默认为第一行。

# 整型、整型组成的列表，默认为 0pd.read_excel('tmp.xlsx', header=None) # 不设表头pd.read_excel('tmp.xlsx', header=2) # 第三行为表头pd.read_excel('tmp.xlsx', header=[0, 1]) # 两层表头，多层索引

05 列名

用names指定列名，也就是表头的名称，如不指定，默认为表头的名称。

# 序列，默认为Nonepd.read_excel('tmp.xlsx', names=['姓名', '年龄', '成绩'])pd.read_excel('tmp.xlsx', names=c_list) # 传入列表变量# 没有表头，需要设置为Nonepd.read_excel('tmp.xlsx', header=None, names=None)

06 其他

其他参数与pandas.read_csv的同名参数功能一致，如果想使用仅pandas.read_csv有的参数，可以考虑将数据保存为CSV文件，因为CSV文件相对通用、读取数据快且处理方法比较丰富。

用Python读取CSV文件的操作详解可戳：史上最全！用Pandas读取CSV，看这篇就够了。

07 小结

本文介绍了pandas.read_excel相对于pandas.read_csv专有的参数功能。由于Excel文件在日常工作中较为常用，所以需要熟练掌握Excel的数据读取功能。另外对于一些量比较小的Excel数据文件，在做数据临时处理时，可以复制并使用pd.read_clipboard()来读取，非常方便。

关于作者：李庆辉，数据产品专家，某电商公司数据产品团队负责人，擅长通过数据治理、数据分析、数据化运营提升公司的数据应用水平。精通Python数据科学及Python Web开发，曾独立开发公司的自动化数据分析平台，参与教育部“1+X”数据分析（Python）职业技能等级标准评审。中国人工智能学会会员，企业数字化、数据产品和数据分析讲师，在个人网站“盖若”上编写的技术和产品教程广受欢迎。

本书摘编自《深入浅出Pandas：利用Python进行数据处理与分析》，机械工业出版社华章公司2021年出版。转载请与我们取得授权。