① pandas读取excel文件出错什么原因
注意最后一行的错误提示：FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'J:/Pepole.xlsx'这表示此文件在你电脑中不存在，请检查该路径的合法性！
② pandas读取excel文件，如果excel文件太大内存存不下怎么办
Excel体积变大，有下列常用方法减肥：XLS格式的文件，另存为XLSX格式，体积一般可以减小一半。将不必要的字体、颜色、行高、列宽、边框、备注、单元格格式等，进行去除格式。方法有：使用选择性粘贴（先复制，新建一张空白Sheet，选择性粘贴，删除原Sheet）使用记事本方法去除格式（复制单元格区域内容到记事本，然后拷回Excel空白区域）。将含有公式的单元格，复制后，在原处选择性粘贴，去除公式，只保留计算结果。将Sheet中的图片进行压缩或裁剪。
③ pandas 读取excel文件报错，大神解释一下，谢谢！
数据——导入外部数据——导入数据——指定导入的文件——设定条件——ok
④ 使用python下的pandas模块读取excel时的问题求解答
在read_excel函数中添加参数：converters={'D':str}
⑤ [python]在spyder软件中利用pandas读取excel文件失败的问题
注意最后一行的错误提示：
FileNotFoundError:[Errno2]Nosuchfileordirectory:'J:/Pepole.xlsx'
这表示此文件在你电脑中不存在，请检查该路径的合法性！
⑥ python读取excel格式
Python读写文件常用方法大全Huny 信息网络工程研究中心 2020-12-191 前言python读写excel的方式有很多，不同的模块在读写的讲法上稍有区别，这里我主要介绍几个常用的方式。用xlrd和xlwt进行excel读写；用openpyxl进行excel读写；用pandas进行excel读写；参考：https://www.python-excel.org/https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.read_excel.html#pandas.read_excelhttps://www.jianshu.com/p/19219542bf232 数据准备为了方便演示，我这里新建了一个data.xls和data.xlsx文件，第一个工作表sheet1区域“A1:E5”的内容如下，用于测试读写excel的代码：3 xlrd和xlwtxlrd是一个库，用于从Excel文件中以.xls格式读取数据和格式化信息xlwt是一个库，用于将数据和格式化信息写入较旧的Excel文件(例如:.xls)。示例pip install xlrdpip install xlwt我们开始来读取文件的内容import xlrdimport osfile_path = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))base_path = os.path.join(file_path, 'data.xlsx')book = xlrd.open_workbook(base_path)sheet1 = book.sheets()[0]nrows = sheet1.nrowsprint('表格总行数', nrows)ncols = sheet1.ncolsprint('表格总列数', ncols)row3_values = sheet1.row_values(2)print('第3行值', row3_values)col3_values = sheet1.col_values(2)print('第3列值', col3_values)cell_3_3
⑦ Pandas读取excel时报错，excel表格不能被指定，是什么原因
Pandas读取excel时报错，excel表格不能被指定，原因：文件在电脑中不存在，请检查该路径的合法性。
读取Excel文件，指定列需要在软件中点击文档表格插入开启，然后找到信息指定功能，选定文件进行文件的行列，对比标定列项来进行读取。如果打开Excel时，出现对话框提示“不能读取文件”。点击确定后，会出现新对话框，再次点击确定才能打开Excel。
数据结构
Series：一维数组，与Numpy中的一维array类似。二者与Python基本的数据结构List也很相近。Series如今能保存不同种数据类型，字符串、boolean值、数字等都能保存在Series中。
Time- Series：以时间为索引的Series。
DataFrame：二维的表格型数据结构。很多功能与R中的data.frame类似。可以将DataFrame理解为Series的容器。
Panel ：三维的数组，可以理解为DataFrame的容器。
⑧ pandas 中哪个函数可以读取 excel 文档excelfile python
importxlrddata=xlrd.open_workbook('excelFile.xls')table=data.sheets()[0]#通过索引顺序获取table=data.sheet_by_index(0)#通过索引顺序获取table=data.sheet_by_name(u'Sheet1')#通过名称获取
⑨ 请问在Pandas用read_excel函数读取数据
利用Python的pandas数据结构来读取excel表格的数据，部分代码如下：
#-*- coding:utf-8 -*-
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
catering_data="catering_sale.xls"
data=pd.read_excel(catering_data,index_col=u'日期')
#读取数据，指定"日期"列为索引列；
大多数书上都是这样写的，但是在Python2.7上运行时出现错误。（没有在Python3.x版本试过）
出现了如下问题：
这里写图片描述
使用help（pd.read_excel）发现参数中有必选参数sheetname,加入到函数中，代码如下：
#-*- coding:utf-8 -*-
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
catering_data="catering_sale.xls"
data=pd.read_excel(catering_data,sheetname=0,index_col=u'日期')
运行成功。
sheetname=0 的意思是：读取xls文件中的第一个表格。（假设文件中有很多个表格）
另外，也可以将文件转换成csv格式，就不需要这个参数了。代码如下：
catering_data="catering_sale.csv"
data=pd.read_csv(catering_data)
1、读取txt数据
In [1]: import pandas as pd
In [2]: mydata_txt = pd.read_csv('C:\test_code.txt',sep = '',encoding = 'utf-8')
对于中文的文本文件常容易因为编码的问题而读取失败，正如上图所示。遇到这样的编码问题该如何处置呢？解决办法有两种情况：
1）当原始文件txt或csv的数据不是uft8格式时，需要另存为utf8格式编码；
2）如果原始的数据文件就是uft8格式，为了正常读入，需要将read_csv函数的参数encoding设置为utf-8
将原始数据另存为utf8格式的数据，重新读入txt数据
In [3]: mydata_txt = pd.read_csv('C:\test.txt',sep = '',encoding = 'utf-8')
In [4]: mydata_txt
很顺利，txt文本文件数据就这样进入了Python的口袋里了。
2、读取csv数据
csv文本文件是非常常用的一种数据存储格式，而且其存储量要比Excel电子表格大很多，下面我们就来看看如何利用Python读取csv格式的数据文件：
In [5]: mydata_csv = pd.read_csv('C:\test.csv',sep = ',',encoding = 'utf-8')
In [6]: mydata_csv
如果你善于总结的话，你会发现，txt文件和csv文件均可以通过pandas模块中的read_csv函数进行读取。该函数有20多个参数，类似于R中的read.table函数，如果需要查看具体的参数详情，可以查看帮助文档：help(pandas.read_csv)
⑩ pandas读取excel文件的函数为
你可以把这个文件直接的先读一下，因为文件的内容非常的丰富，再加上他读取了一个文件函数为可以根据他这个格式去稍微的调整一下，这样才能够知道里面缺少的是什么来，主要讲的内容是什么，这样就能够有更多思路。
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