Desideri importare solo un certo intervallo di dati da un foglio di calcolo Excel (formato .xlsm in quanto ha macro) in un dataframe panda. stava facendo in questo modo:In Panda, qual è l'equivalente di "nrows" di read_csv() da utilizzare in read_excel()?
data = pd.read_excel(filepath, header=0, skiprows=4, nrows= 20, parse_cols = "A:D")
ma sembra che nrows funziona solo con read_csv()? Quale sarebbe l'equivalente per read_excel()?
Se si conosce il numero di righe nel foglio Excel, è possibile utilizzare il parametro skip_footer per leggere la prima n - skip_footer righe del file, dove n è il numero totale di righe.
http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.read_excel.html
Usage:
data = pd.read_excel(filepath, header=0, parse_cols = "A:D", skip_footer=80)
Assumendo che il foglio di Excel dispone di 100 righe, questa linea sarebbe analizzare le prime 20 righe.
Divertente, immagino che psicologicamente, "footer" sia associato a qualcosa di sottile (come un footer di una pagina fisica). Buona risposta. –
@Erol Grazie per averlo fatto notare – Gabriel
Mi piacerebbe rendere più flessibile (estendere) @Erol's answer bit.
Partendo dal presupposto che non sappiamo il numero totale di righe nel foglio excel:
xl = pd.ExcelFile(filepath)
# parsing first (index: 0) sheet
total_rows = xl.book.sheet_by_index(0).nrows
skiprows = 4
nrows = 20
# calc number of footer rows
# (-1) - for the header row
skip_footer = total_rows - nrows - skiprows - 1
df = xl.parse(0, skiprows=skiprows, skip_footer=skip_footer, parse_cols="A:D") \
.dropna(axis=1, how='all')
.dropna(axis=1, how='all') scenderà tutte le colonne contenenti solo NaN s'
Non sembra che ci è una tale opzione. –
Qualche suggerimento su come importare fino a determinate righe? – Gabriel
Qualcosa come 'pd.read_excel (...). Head (50)' ti farà ottenere le prime 50 righe, ma ovviamente legge e scarta, quindi temo che non sia molto utile. Scusate. –