发现许多小伙伴入门Python几个月，还是低效率做数据处理。这套课程以形象的示意图，精心安排的案例，循序渐进带你玩转数据处理分析神器——pandas，课程中还有分析案例噢，干货满满！

前言

经过前2个阶段，22节课的学习，相信大家已经能够应用 pandas 解决一些实际问题。

不过，前2个阶段算是入门内容，主要让你了解 pandas 的整体概念及其常用方法。

你会发现这些方法中有许多参数，看着就一头雾水，接下来第3阶段我们将深入每个应用场景，详细讲解这些方法的使用，首先讲解的是数据加载相关知识。

多种数据来源

有小伙伴会问：这课程的数据不是 csv 文件就是 excel 文件了，pandas 还可以从其他类型的文件获取数据吗

实际上，pandas 支持的数据源非常多，有一些你可能都没想到，先看看他的数据源支持列表：

可以看到有3种大类(文本、二进制、SQL)

其中有许多我们很少听说的格式(Feather Format、Parquet Format)

不仅是 csv ，网页数据和 json 文件都可以直接加载，就连本地的剪切板都能支持

此外，由于 pandas 可以通过 python 内置数据结构(字典、列表等)来构造 DataFrame，因此即使是上述列表没有支持的格式(比如 xml)，我们也同样可以结合其他第三方库轻松实现

本专栏会详细讲解的数据源如下：

excel

csv

Feather Format

SQL

本文先讲解 excel 相关的。

小伙伴：'这么简单的内容也需要讲解？不就是一个 read_excel 就搞定的事情吗'

其实这加载方式的方法都有许多参数，同时也有一些坑，我们开始吧

案例1：加载数据

小伙伴：加载数据这么简单也好意思说？

'看下去你就知道里面存在很多小技巧'

从一个 Excel 文件加载一个工作表到 DataFrame 是非常容易：

pd.read_excel('data/data_sp4.xlsx','1')

第一参数是文件的所在路径(绝对路径或相对路径)

第二参数是 Excel 文件中的工作表名字，注意，名字总是字符串

关于相对路径等知识，请查看我的'Python入门必备系列'文章 建议大家使用此方法的前2个参数时，不要把参数名字写出来，因为在旧版本的 pandas 中，第二参数的名字有所不同，有时候会出现难以查错的情况

小伙伴：那么如果需要加载一个 Excel 的2个工作表，是不是就要写2次pd.read_excel ？

pandas 当然不会这么折磨人，直接看看代码：

当第二参数传入字符串列表时，他会同时加载指定的工作表

结果是一个有顺序的字典

为什么要强调 字符串列表 ？因为你也可以通过位置来指定工作表，比如：[0,1] 表示加载第一个和第二个工作表。位置总是用 数值列表 表示

那怎么访问每个工作表的数据呢：

df['1']，你就当作是普通的字典即可，通过工作表名字即可获得对应的数据 DataFrame

小伙伴：好吧，这样也算方便，但是我现在需要整个文件所有的工作表，但我不知道他们的名字呀。

pandas 当然也考虑到这点：

当第二参数设置为 None 时，他会加载所有的工作表

案例2：表头不在首行

Excel 的数据格式经常会让你有惊喜，比如有一次同事给你一个如下的数据表：

表格的前2行是一个大标题，对我们来说是没有用的数据。

有效的标题行在第3行

前2列是空列

面对这样的数据，如果只是简单调用 pd.read_excel() ，只能得到如下的效果：

默认情况下，pandas 会把首行作为 DataFrame 的表头(columns)，这是 header 参数的作用，其值默认为0，表示第1行(0表示第一行，1表示第二行，以此类推)

所有的列都被加载

我们可以通过简单设置 header 参数，让其把第3行作为表头：

设置 header = 2，表示使用第3行作为表头，pandas 会自动跳过前2行

案例3：只加载部分列的数据

但是，上一个例子中的前2列仍然是没用的空列，我们可以通过参数 usecols 完成任务：

设置 usecols=['日期', '销量']，让其只保留 日期 与 销量 2列

有人抬杠说到：有时候我也不知道具体列的表头名字，反正我就是要加载第3和第4列。如下：

注意此时的表头不是叫 '日期' 与 '销量'

我们同样可以通过 usecols 完成：

usecols=[2, 3]，当这参数设置为数值列表时，他就知道你要的是指定位置的列

当 usecols 指定为字符串列表时，他会认为你要指定列名字(名字都是字符串呀)

此外，我们还可以通过 Excel 的列号指定：

usecols='C,D' ，当参数设置为单个字符串时，就认为是 Excel 的列号，这表示读取 C 和 D 列

如果你熟悉 Excel 的公式，此方式还可以设置区间，比如 'A,C:E'，表示读取 A，C至E 列，总共4列数据

有一次小伙伴真遇到大难题了，他发现拿到的 Excel 数据的有效列的位置不是固定的，如下：

有可能需要的数据是在不同的列上

那么有没有一种方法可以不管列在哪里，都只加载有效的列呢？

既然这里有提出来，自然就有办法解决，先看看如果不指定参数 usecols 的情况：

前4列的第3行由于是空值，因此 pandas 会默认使用 Unnamed:序号 作为这些表头的名字

那么我们可以通过这个逻辑去把这些列去掉：

usecols=lambda n: n.find('Unnamed') < 0，当 usecols 是一个可执行的对象时(任何的方法或 lambda)，那么 pandas 就会把列名字逐一输入到这个方法中，当方法执行结果为 True，则保留此列

n.find('Unnamed') ，n 就是列名字，是一个字符串，调用其 find 方法查找字符串 Unnamed ，如果找不到，则此方法返回 -1

因此，整个 usecols 设置的语义是：名字中找不到 Unnamed 的列 ，给我保留下来吧

看看如下示意图：

总结

本节重点掌握以下知识：

pd.read_excel ，前2个参数分别是 Excel 文件路径、数据所在工作表名字

header 参数指定表头位置

usecols 指定加载的列名字(也可以是位置或自定义逻辑)

pd.read_excel 方法实际有多达10+个参数，但实际上常用的参数不多，以后我找到他们的实战应用案例再分享。

下一节讲解输出 Excel 的知识，看看怎么解决 to_excel 方法覆盖原文件内容的问题