作者 | 黄伟呢
来源 | 数据分析与统计学之美
我觉得很有必要讲述这个文章，进行数据处理的第一步就是Python数据读取。但是你可能没想到，在进行数据读取的同时，我们其实可以配合相关参数做很多事儿，这对于后续的数据处理都是极其有帮助。
read_excel函数和read_csv函数，在参数上面有很多相同点，因此我就以read_excel函数为例，进行详细的说明。
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含义：选择要读取的sheet表；
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sheet_name=0表示默认读取第一个sheet表，等同于sheet_name=“sheet名称”；
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sheet_name=[“sheet名”，0]会返回一个字典，然后可以利用键获取每一个sheet表中的数据；
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sheet_name=None也会返回一个字典，但是会返回全部的sheet表；
① sheet_name=0和sheet_name="Sheet1"
# 下面这两个读取方式等同。
② sheet_name=[“sheet名”，0]
df2 = pd.read_excel("readexcel.xlsx",sheet_name=[0,1])
df2
结果如下：
接着，我们可以使用键值对的方式，获取每个sheet表中的数据。
注：关于sheet_name=None效果同上，只不过会返回所有的sheet表中的数据。
2）header参数
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含义：指定某一行作为表头；
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header=None专门针对没有表头的表，这也是默认值；
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header=1指定第一行作为表头；
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header=主要针对复合表头的情况；
① header=None
df3 = pd.read_excel("header.xlsx",header=None)
df3
结果如下：
② header=1
df3 = pd.read_excel("header.xlsx",sheet_name=2,header=1)
df3
结果如下：
③ header=
df3 = pd.read_excel("header.xlsx",sheet_name=3,header=[0,1],index_col=0)
df3
结果如下：
注意：上述用到了一个index_col参数，这个参数用于指定作为行索引的列，我就不详细举例了，看看下图。
3）usecols参数
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含义：选择读取一张表中的指定列；
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usecols=None也是默认情况，表示读取所有列；
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usecols=[A,C]表示只选取A列和C列。usecols=[A,C:E]表示选择A列，C列、D列和E列；
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usecols=[0,2]表示只选择第一列和第三列；
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usecols=["列名1","列名2"...]这也是推荐使用的一种写法；
① usecols=None
df4 = pd.read_excel("usecols.xlsx",usecols=None) # 默认
df4
结果如下：
② usecols=[A,C]
df4 = pd.read_excel("usecols.xlsx",usecols="A,C")
df4
结果如下：
③ usecols=[A,C:D]
df4 = pd.read_excel("usecols.xlsx",usecols="A,C:D")
df4
结果如下：
④ usecols=[0,2]
df4 = pd.read_excel("usecols.xlsx",usecols=[0,2])
df4
结果如下：
⑤ usecols=["列名1","列名2"...]
这种方式照说是没有任何问题的，但是在我这边运行总是无结果，我很纳闷，大家可以下去试试。
4）names参数
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含义：如果表中没有表头，可以用这个参数添加一个标题。如果表中有表头，可以用这个参数修改标题。
names = ["月份","语文","英语"]
df6 = pd.read_excel("names.xlsx",header=None,names=names)
df6
结果如下：
5）dtype参数
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含义：读取数据时，设置每一列的数据类型（重要）；
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dtype={}传入一个字典，类似于{"列名":"类型"}；
df7 = pd.read_excel("dtype.xlsx")
df7.dtypes
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df7 = pd.read_excel("dtype.xlsx",dtype={"年龄":"str"})
df7.dtypes
结果如下：
6）parse_dates参数
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含义：指定将哪些列，解析为日期格式；
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parse_dates=True是专门用于将行索引，解析为日期格式；
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parse_dates=[0,1,2,3,4]和parse_dates=["列名1","列名2","列名3","列名4"]，都是将指定列一起解析为日期格式；
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parse_dates=[[1,2,3]]和parse_dates=[["年","月","日"]]，都是将多个列，解析为单个日期列；
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parse_dates={"日期":[1,2,3]}不仅将多个日期列解析为单个日期列，同时还为这一列命名；
① parse_dates=True
df8 = pd.read_excel("parse_dates",index_col=2,parse_dates=True)
df8.index
结果如下：
② parse_dates=[0,1]和parse_dates=["列名1","列名2"]
df8 = pd.read_excel("parse_dates",parse_dates=[0,1,2,3,4])
df8.dtypes
# 这个代码效果同上
df8 = pd.read_excel("parse_dates.xlsx",
parse_dates=["数值日期1","文本日期2","文本日期3","文本日期4","文本日期5"])
结果如下：
③ parse_dates=[[1,2,3]]和parse_dates=[["年","月","日"]]
#df8 = pd.read_excel("parse_dates.xlsx",sheet_name="Sheet2",parse_dates=[["年","月","日"]])
df8 = pd.read_excel("parse_dates.xlsx",sheet_name="Sheet2",parse_dates=[[1,2,3]])
df8
结果如下：
④ parse_dates={"日期":[1,2,3]}
df8 = pd.read_excel("parse_dates.xlsx",sheet_name="Sheet2",parse_dates={"日期":[1,2,3]})
df8
结果如下：
7）date_parser参数
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含义：利用lambda函数，将某个字符串列，解析为日期格式；
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一般是配合parse_dates参数，一起使用；
df9 = pd.read_excel("date_parser.xlsx",parse_dates=[1],
date_parser=lambda x: pd.to_datetime(x,format="%Y年%m月%d"))
print(df9.dtypes)
df9
结果如下：
8）na_values参数
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含义：用于将某些特定的值，解析为NaN值，然后便于我们后面做缺失值的处理；
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na_values=”值1“表示将所有数据中值1全部替换为NaN；
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na_values=[”值1“,"值2"]表示将所有数据中值1、值2全部替换为NaN；
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na_values={"列1":[”值1“,"值2"]}表示将第一列中所有的值1、值2全部替换为NaN；
① na_values=”值1“
df10 = pd.read_excel("na_values.xlsx",na_values=" ")
df10
结果如下：
② na_values=[”值1“,"值2"]
df10 = pd.read_excel("na_values.xlsx",na_values=["a","0"])
df10
结果如下：
③ na_values={"列1":[”值1“,"值2"]}
# 只替换某一列中的某些值为NaN
df10 = pd.read_excel("na_values.xlsx",na_values={"列2":["0"," "]})
df10
结果如下：
9）converters参数
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含义：对某一列使用Lambda函数，进行某种运算；
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例如：converters={"工资":lambda x: x 1000}；
df11 = pd.read_excel("converters.xlsx",
converters={"地址":lambda x: "中国" x,"工资":lambda x: x 1000})
df11
结果如下：
