


Wie kann ich mit Pandas bestimmte Tabellenbl?tter effizient aus einer Excel-Datei laden?
Dec 11, 2024 am 05:13 AMAusw?hlen bestimmter Bl?tter für das Laden von Excel-Daten mit Pandas pd.read_excel()
Bei der Arbeit mit Excel-Arbeitsmappen mit mehreren Bl?ttern in Python ist dies der Fall Oft wird es gewünscht, nur bestimmte Bl?tter in einen Pandas DataFrame zu laden, ohne die gesamte Datei neu zu laden. Dies kann insbesondere bei gro?en Arbeitsmappen erhebliche Verarbeitungszeit einsparen.
Mit der Funktion pd.read_excel() ist es m?glich, die zu ladenden Bl?tter anzugeben. Dies wird erreicht, indem der Parameter sheet_name entweder als Zeichenfolge (Blattname), als Ganzzahl (Blattindex), als Liste von Blattnamen/-indizes oder als Keine angegeben wird.
Die Option zur Angabe von sheet_name=None ist besonders nützlich, wenn mehrere Bl?tter geladen werden müssen. In diesem Fall gibt Pandas ein W?rterbuch zurück, in dem die Schlüssel Blattnamen/-indizes und die Werte die entsprechenden DataFrames sind.
Alternativ kann die Funktion pd.ExcelFile() verwendet werden, um die gesamte Arbeitsmappe auf einmal zu ?ffnen. Dadurch wird die gesamte Datei in den Speicher eingelesen, es k?nnen aber auch mehrere Bl?tter gelesen werden, ohne dass die Datei für jedes Blatt neu geladen werden muss.
xls = pd.ExcelFile('path_to_file.xls') df1 = pd.read_excel(xls, 'Sheet1') df2 = pd.read_excel(xls, 'Sheet2')
Beachten Sie, dass der pd.ExcelFile()-Ansatz die gesamte Arbeitsmappe in den Speicher einliest , was für sehr gro?e Arbeitsmappen m?glicherweise nicht ideal ist. In solchen F?llen kann pd.read_excel() mit der entsprechenden sheet_name-Spezifikation effizienter sein.
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