python读取excel数据？python中读取excel文件表格太大怎么解决

大家好，今天小编来为大家解答python读取excel数据这个问题，python中读取excel文件表格太大怎么解决很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！

python如何处理excel数据

1.在python项目中，新建python文件，并依次导入xlrd和xlwt

2.接着调用open_workbook()方法，打开一个excel文件

3.调用sheet_by_name()方法，读取文件的sheet页

4.如果是后面加了个s，sheet_names表示获取excel中所有的sheet页

5.利用sheets()方法加序号，可以获取某个sheet页对象

6.如果想要获取excel某个sheet页中记录的总数，使用nrows

7.在cell()中传入两个值，一个行一个列，然后value获取对应单元格的值

python 读取excel如何删除空值

python去除excel列名中的空格excel一列中间的空格怎么消除的方法步骤如下：

1.首先打开需要操作的excel表格，选中需要删除空格的单元格；

2.然后按下键盘上的“ctrl+h”键，弹出“替换”窗口；

3.最后在“查找内容”输入框中输入“空格键”，“替换为”输入框里什么都不填，点击“全部替换”即可。

python与大数据什么关系啊

Python是一种计算机程序设计语言。Python的设计哲学强调代码的可读性和简洁的语法。相比于C++或Java，Python让开发者能够用更少的代码表达想法。

大数据技术包括但不限于：科学计算，数据分析，数据抓理和处理。

众多开源的科学计算软件包都提供了Python的调用接口，例如著名的计算机视觉库OpenCV、三维可视化库VTK、医学图像处理库ITK。

而Python专用的科学计算扩展库就更多了，例如如下3个十分经典的科学计算扩展库：NumPy、SciPy和matplotlib，它们分别为Python提供了快速数组处理、数值运算以及绘图功能。

因此Python语言及其众多的扩展库所构成的开发环境十分适合工程技术、科研人员处理实验数据、制作图表，甚至开发科学计算应用程序。

这就是为什么python在大数据技术领域被广泛使用的原因以及两者间的关系。

简单来讲就是python简单好用。众多的第三方库使得python拥有众多零件。别的语言在忙着造轮子，python可以直接造车。

学python做数据分析怎么样

谢邀。用python做数据分析是一件再合适不过的事情，我们举个简单的例子。

例如收集数据的方法是使用问卷，实验软件（例如，PsychoPy，OpenSesame）和观察。

当问卷和实验软件使用数字应用程序时，我们当然也会以数字文件格式（例如，Excel电子表格和逗号分隔，CSV，文件）获取数据。

如果数据集非常小，则可以使用Python和Pandas直接创建数据框：

然而当数据集很大时如果手动处理数据非常耗时且不推荐。下面您将学习如何在Python和Pandas中阅读ExcelSpreadsheets和CSV文件。

使用Pandasread_excel读取Excel文件，将数据集读入Python的一种方法是使用read_excel方法，该方法有许多参数。

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

io是包含数据的Excel文件。它应该是类型字符串数据类型，可以是本地存储的文件以及URL。

sheet_name可以是我们要加载的特定工作表的字符串，也可以是零索引工作表位置的整数。如果我们指定None，则所有工作表都将读入数据框。

header可以是整数或整数列表。默认值为0，整数表示列名称的行。如果Excel文件中没有列名，请添加0。

如果要了解其他参数，请参阅read_excel文档。

pandas阅读Excel示例：

这是一个关于如何使用Pandasread_excel的工作示例：

在上面的示例中，我们正在读取Excel文件（'conflictdata.xlsx'）。数据集只有一个工作表，但为了清楚起见我们添加了“conflictdata”工作表名称作为参数。也就是说在这种情况下，sheet_name不需要我们使用。

R用户可能熟悉最后一行，以下是打印DataFrane的前X行：

您可能已经注意到，当我们阅读上面的Excel文件时，我们没有使用header参数。如果我们将标题设置为None，我们将获得数字作为列名。不幸的是，这使得使用Pandas数据框有点烦人。

我们可以传递一个列名列表作为参数。最后，由于示例xlsx文件包含列名，我们使用skiprows跳过第一行。注意，可以使用跳过跳过多行。只需添加一个列表，其中包含要跳过的行号。

这是另一个使用PythonPandas读取Excel文件的示例：

我们还可以使用Pandasto_excel方法保存新的xlsx（或覆盖旧的，如果你喜欢这样做的话）。

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

sheet_name应该是包含工作表名称的字符串。默认为'Sheet1'。

index应该是布尔值（即，True或False）。通常，我们不希望用数字编写新列。默认为True。

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

有许多方法可用于筛选数据。一种简单的方法是使用查询，此方法类似于R中的函数子集。现在我们来筛选出“piq”大于80：

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

df_piq.head(4)

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

下面显示了如何使用多个条件筛选数据框。在这种情况下，我们从性别为男性且iq大于80的df中选择观察值。请注意Pandas中的＆符号“＆”是首选的AND运算符。

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

也可以使用OR运算符。在下面的示例中，我们基于年龄大于或等于40或年龄小于14的行来过滤DataFrame。此外我们还可以通过列'piq'和'viq'筛选条件。

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

以上就是简单用pandas进行数据分析中读取数据、筛选数据一环，你还可以用它还做很多数据操作，是一个很有用的工具包。

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如何自学Python

python自学是有一些难度的，当然，如果你现在只想入门，等工作后再同时学习的话，入门是没问题的。但就是不知道你有编程和计算机方面的基础吗？比如，学过《计算机基础》、《C语言》、《数据结构》、《操作系统》这些课吗？我在这里假设你没有接触过。

学习编程是一项长期战斗的过程，尤其自学，希望你不要脑子一热，买教程，看视频，没过几天，热情就褪去了，最后完成了从入门到放弃的全过程，究其原因主要是缺乏清晰的目标，没有方向，或者方向不明确。

学习python，可以找什么工作

Python编程有很多方向，有网络爬虫、数据分析、Web开发、测试开发、运维开发、机器学习、人工智能、量化交易等等，各个方向都有特定的技能要求，比如学数据分析就要重点掌握统计学、SQL等知识，搞运维就要非常熟悉Linux系统，所以你首先要清楚你选择的是什么方向，这个方向有哪些知识是需要重要掌握的。

这里只举2个例子【如下图】。如果你想从事具体的工作，想了解最新的行业信息，给你教一个办法，直接看网上该职位的招聘要求，你就能知道企业的要求。这样学习，就会有一个方向，知道自己学到什么程度，就可以工作了。剩下的深入学习，你可以和工作同时进行。先解决自己的生存问题。

选择编程环境

Python2还是Python3？

很多人都在纠结入门应该学Python2还是Python3。这其实不是个问题。我从没听过某个人是Python2程序员或Python3程序员。二者只是程序不兼容，思想上并无大差别，语法变动也并不多。选择任何一个入手，都没有大影响。

如果你仍然无法抉择，那请选择Python3，毕竟这是未来的趋势。

编辑器该如何选？

我推荐pycharm社区版，配置简单、功能强大、使用起来省时省心，对初学者友好。并且还是完全免费的！

其他可以尝试的编辑器：idle、vscode、atom、SublimeText、notepad++

操作系统？

Python支持现有所有主流操作平台，不管是windows还是mac还是linux，都能很好的运行Python。并且后两者都默认自带Python环境。

制定学习计划

因为你要自学，我在这里先说一下如何入门？至于进阶过程，以后再补上。

注意，在学习过程中遇到的每一个示例代码，都自己敲一遍【这里不是简单的复制，是要懂为什么这么写】。要学好编程的最好办法就是坚持、多练、多思考。

入门教程

《Crossin的编程教室-Python入门》

自认为算得上是最浅显易懂的入门教程，很适合没有任何编程基础的人上手。

练习

Crossin的编程教室-基础练习《父与子的编程之旅》又名《与孩子一起学编程》《简明Python教程》

以上我推荐的，是适合零基础的新手。如果你有其他的教程或者书，也可以推荐给大家。

书籍

廖雪峰的Python教程Python核心编程Python标准库Python编程指南学习网站codecademycodeschool网易云课堂

入门阶段先到这里，这个阶段，你需要大量的练习。学习完所有的课程后，会进入一个瓶颈，那你就可以试着做一些小项目。项目不一定非要是商业合作，网上有一些经典项目，在百度上搜就可以了。

最后，放上两张知识体系图。

以上就是我的回答，如果对你有用的话，请点个赞。如果你有其他意见，也可以在底下留言，我会回复的。

python中读取excel文件表格太大怎么解决

python中读取excel文件表格太大解决方法：

1、选中表格数据之后的一行数据。

2、按“Ctrl+Shift+↓”（下箭头），选中所有的空白单元格，excel2003有65535行数据，excel2007及以上的版本都有10万行数据。

3、右键一下，点击“删除”。

4、最后点击保存按钮，保存修改。

5、现在就会发现表格就只剩几十kb了。

文章到此结束，如果本次分享的python读取excel数据和python中读取excel文件表格太大怎么解决的问题解决了您的问题，那么我们由衷的感到高兴！