Microsoft Excel是世界上使用最广泛的电子表格软件，这有充分的理由：友好的用户界面和强大的内置工具使处理数据变得简单。
如果您想进行更高级的数据处理，则需要超越Excel的功能，并开始使用脚本/编程语言（如Python）。而不是将数据手动复制到数据库中，这是一个有关如何使用Pandas将Excel数据加载到Python中的快速教程。
注意：如果您以前从未使用过Python，本教程可能有点困难。我们建议从这些网站开始学习Python。
什么是熊猫？
Python数据分析库（“ Pandas"）是Python的开源库。
Pandas将数据加载到称为 Dataframes 的Python对象中，该对象像传统数据库一样按行和列存储数据。创建数据框后，就可以使用Python对其进行操作，从而开辟了无限的可能性。
安装熊猫
注意：使用Python 2.7或更高版本来安装Pandas。
要在您的计算机上开始使用Pandas，您需要导入Pandas库。如果您正在寻找重量级的解决方案，则可以下载内置有Pandas的Anaconda Python发行版。如果您不使用Anaconda，则可以轻松在终端中安装Pandas。
Pandas是PyPI软件包，这意味着您可以通过命令行使用适用于Python的PIP进行安装。现代Mac系统随附PIP。对于其他Windows，Linux和较旧的系统，很容易学习如何为Python安装PIP。
打开终端后，可以使用以下命令安装最新版本的Pandas：
>> pip install pandas熊猫还需要NumPy库，我们也可以在命令行上安装它：
>> pip install numpy您现在已经安装了熊猫，并准备创建第一个DataFrame！
准备Excel数据
在此示例中，我们使用一个示例数据集：一个名为 Cars.xlsx 的Excel工作簿。
此数据set显示输入表中的汽车的品牌，型号，颜色和年份。该表显示为Excel范围。熊猫足够聪明，可以正确地读取数据。
此工作簿已保存到桌面目录，这是使用的文件路径：
/Users/grant/Desktop/Cars.xlsx您将需要知道以下内容的文件路径：利用熊猫的工作簿。首先，打开Visual Studio Code编写脚本。如果您没有文本编辑器，我们建议您使用Visual Studio Code或Atom Editor。
编写Python脚本
现在，您可以使用以下文本编辑器：选择，真正的乐趣开始了。我们将Python和我们的Cars工作簿放在一起，以创建Pandas DataFrame。
打开文本编辑器并创建一个新的Python文件。我们称它为 Script.py 。
为了在脚本中使用熊猫，您需要将其导入代码中。这是用一行代码完成的：
import pandas as pd在这里，我们正在加载Pandas库并将其附加到变量“ pd"。您可以使用任何名称，我们使用“ pd"作为Pandas的缩写。
要使用Pandas使用Excel，您需要一个名为 ExcelFile 的附加对象。 ExcelFile内置在Pandas生态系统中，因此您可以直接从Pandas导入：
from pandas import ExcelFile为了使Pandas可以访问您的工作簿，您需要将脚本定向到文件的位置。最简单的方法是为脚本提供工作簿的完整路径。
在此示例中，请回忆我们的路径： /Users/grant/Desktop/Cars.xlsx
您将需要脚本中引用的该文件路径来提取数据。通过将路径存储在变量中，可以保持代码整洁，而不是引用Read_Excel函数内部的路径：
Cars_Path = '/Users/grant/Desktop/Cars.xlsx'您现在可以使用熊猫函数提取数据了！
导入了Pandas并设置了路径变量后，您现在可以使用Pandas对象中的函数来完成我们的任务。
您将需要使用的函数被适当地命名为 Read_Excel 。 Read_Excel函数采用Excel工作簿的文件路径，并返回带有工作簿内容的DataFrame对象。熊猫将此函数编码为：
pandas.read_excel(path)“ path"参数将成为Cars.xlsx工作簿的路径，并且我们已经将路径字符串设置为变量Cars_Path。
您准备创建DataFrame对象！让我们放在一起，然后将DataFrame对象设置为一个名为“ DF"的变量：
DF = pd.read_excel(Cars_Path)最后，您要查看DataFrame，以便打印结果。使用DataFrame变量作为参数，在脚本末尾添加一条打印语句：
print(DF)在终端中运行脚本的时间！
打开终端或命令行，并导航到存放脚本的目录。在这种情况下，我在桌面上有“ Script.py"。要执行脚本，请使用python命令，后跟脚本文件：
Python将从“ Cars.xlsx"中提取数据到新的DataFrame中，并将DataFrame打印到终端上！
乍一看，DataFrame看起来与常规Excel表非常相似。因此，Pandas DataFrames易于解释。
您的标头被标记在数据集的顶部，并且Python在行中填充了从“ Cars.xlsx"工作簿中读取的所有信息。
请注意最左边的列，索引从0开始并为列编号。熊猫默认会将此索引应用于您的DataFrame，这在某些情况下会很有用。如果您不希望生成此索引，则可以在代码中添加一个附加参数：
DF = pd.read_excel(Cars_Path, index=False)将参数“ index"设置为False将会删除索引列，仅保留Excel数据。
使用Python做更多的事情
现在，您已经能够从Excel工作表中读取数据，因此您可以选择任何方式应用Python编程。使用Pandas是经验丰富的Python程序员处理Excel工作簿中存储的数据的一种简单方法。
使用Python轻松分析和操作数据是Python成为Python的众多原因之一。未来的编程语言。
图片来源：Rawpixel / Depositphotos
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