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Python pandas读取Excel文件：read_excel一键转DataFrame

用pandas的read_excel读取xlsx，指定表头、跳过行、按列名筛选、读指定sheet，读出来直接就是DataFrame，适合数据分析场景。

场景痛点

openpyxl 适合改格式、写格子，但拿到一份表要做筛选、聚合、统计时，逐格写循环太啰嗦。pandas 一行 read_excel 就把整张表读成 DataFrame，后面 df.groupby、df.head、df[df["金额"]>1000] 全都能用，效率高一个数量级。

用到的库

pip install pandas openpyxl

pandas 读 .xlsx 默认走 openpyxl 引擎，所以两个都要装。

完整代码

import pandas as pd


def demo_read(file_path: str) -> None:
# 1) 最基础：整张表读成 DataFrame，第一行当表头
df = pd.read_excel(file_path, sheet_name="销售明细")
print(df.head())          # 前 5 行
print("形状:", df.shape)  # (行数, 列数)
print("列名:", df.columns.tolist())

# 2) 只读指定列，省内存
df2 = pd.read_excel(file_path, sheet_name="销售明细",
usecols=["日期", "区域", "金额"])
print(df2.head())

# 3) 跳过前 N 行（表上面有标题、说明文字时常用）
df3 = pd.read_excel(file_path, sheet_name="销售明细",
skiprows=0, header=0)

# 4) 同时读多个 sheet
sheets = pd.read_excel(file_path, sheet_name=["销售明细", "汇总"])
for name, df_sheet in sheets.items():
print(f"--- {name} ---")
print(df_sheet.head())

# 5) 读完直接做统计
total = df.groupby("区域")["金额"].sum()
print("各区域总金额:\n", total)

big = df[df["金额"] > 1000]
print("金额大于1000的行:\n", big)


if __name__ == "__main__":
demo_read(r"D:\reports\销售明细.xlsx")

代码讲解

  • pd.read_excel(路径, sheet_name="销售明细") 默认把第一行当列名；sheet_name=None 会把所有 sheet 读成一个字典。
  • usecols=["日期","区域","金额"] 只读需要的列，几万行的表能省一大半内存。
  • skiprows 用来跳过表前面的说明行；如果表头不在第一行，配合 header=N 指定哪一行是表头。
  • 读出来的 df 就是 DataFrame，df.head() 看前几行，df.shape 看行列数，df.columns 看列名。
  • 最后两行演示直接在 DataFrame 上做分组求和和条件筛选，这是 pandas 相比 openpyxl 的核心优势。

运行结果

控制台依次打印表头预览、行列数、列名、指定列预览、两个 sheet 的前几行，最后输出各区域总金额和金额大于 1000 的行。把路径换成自己的文件即可。

注意事项

  • pandas 本身不负责解析 xlsx，底层用 openpyxl（读）或 xlsxwriter（写），缺了引擎会报 ImportError，按提示 pip install openpyxl。
  • .xls 老格式需要装 xlrd，且新版 xlrd 不再支持 xlsx，建议统一转成 .xlsx。
  • 日期列读出来默认是 datetime64，做比较、排序直接用；要转字符串用 df["日期"].dt.strftime("%Y-%m-%d")。
  • 空单元格读出来是 NaN，做统计前记得 df.dropna() 或 df.fillna(0)。
  • 特别大的表（几十万行）read_excel 较慢，可以先在 Excel 里另存为 CSV 再用 pd.read_csv。

Python pandas读取Excel文件：read_excel一键转DataFrame

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更新时间：2026-09-15 09:02:22

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