Pandas를 사용하여 같은 워크북의 여러 워크시트에 대해 pd.read_excel()을 사용하는 것입니다.

저는 파이썬 팬더스를 사용해 처리 중인 큰 스프레드시트 파일(.xlsx)이 있습니다. 이 파일에서 두 개의 탭(시트)에서 데이터가 필요합니다. 탭 중 하나는 많은 양의 데이터를 가지고 있고, 다른 하나는 몇 개의 셀만 있는 작은 탭입니다.

pd.read_excel()를 어떤 워크시트에서 사용하면 전체 파일이 로드된 것처럼 보입니다(관심 있는 워크시트만 사용하는 게 아닌 것 같습니다). 그래서 이 방법을 두 번 사용하면(각각의 시트에서 한 번씩), 지정된 시트만 사용하더라도 전체 작업부가 두 번 읽히게 됩니다.

pd.read_excel()를 사용하여 특정 시트만로드하는 방법은 무엇인가요?

답변 1

pd.ExcelFile을(를) 시도해보세요.

xls = pd.ExcelFile('path_to_file.xls')

df1 = pd.read_excel(xls, 'Sheet1')

df2 = pd.read_excel(xls, 'Sheet2')

@HaPsantran은 언급했듯이, 전체 Excel 파일이 ExcelFile() 호출 시에 읽힙니다(이를 우회할 방법이 없어 보입니다). 이것은 새 시트에 액세스할 때마다 동일한 파일을 다시 읽는 것을 피하기 위한 간단한 메서드일 뿐입니다.

sheet_name이라는 인자는 시트의 이름(위와 같음), 시트 번호를 지정하는 정수(예: 0, 1 등), 시트 이름 또는 인덱스의 목록 또는 #$^*! @&@ $&와 같을 수 있음을 유의하십시오. 목록이 제공되면 키가 시트 이름 / 인덱스이고 값이 데이터 프레임인 사전을 반환합니다. 기본값은 단순히 첫 번째 시트를 반환하는 것입니다 (즉, #$@ * ##!*$&).

만약 None가 지정되면, 모든 시트가 {sheet_name:dataframe} 사전으로 반환됩니다.

답변 2

여러 워크 시트에서 Pandas를 이용해 pd.read_excel()을 사용하는 방법

Pandas는 파이썬에서 데이터 분석에 자주 사용되는 라이브러리 중 하나로, 다양한 형식의 데이터를 쉽게 다룰 수 있습니다. 특히, pd.read_excel() 함수를 이용하면 엑셀 파일을 불러와서 데이터프레임으로 변환하는 작업을 보다 효율적으로 수행할 수 있습니다.

그런데 하나의 엑셀 파일에 여러 개의 워크 시트가 있을 경우, Pandas를 이용해 모든 시트의 데이터를 한 번에 불러와야 하는 경우가 있습니다. 이때는 pd.read_excel() 함수의 sheet_name 옵션을 사용하면 됩니다.

예를 들어, 'data.xlsx' 라는 엑셀 파일에 'Sheet1', 'Sheet2', 'Sheet3'이라는 3개의 시트가 있다고 가정해보겠습니다. 이 경우 아래와 같이 코드를 작성하면 모든 시트의 데이터를 데이터프레임으로 불러올 수 있습니다.

```python

import pandas as pd

excel_file = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name=None)

```

위 코드에서 sheet_name=None으로 설정하면 모든 시트의 데이터를 불러올 수 있습니다. 만약 'Sheet1'과 'Sheet2'만 불러오려면 아래와 같이 코드를 수정하면 됩니다.

```python

import pandas as pd

excel_file = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name=['Sheet1', 'Sheet2'])

```

이와 같이 Pandas를 이용하면 엑셀 파일에서 여러 시트의 데이터를 쉽게 불러와서 데이터 분석을 할 수 있습니다. 물론, 이때 파일 경로 등을 제대로 설정해야 하며, 엑셀 파일의 구조에 따라서는 데이터프레임에 변환되지 않는 경우도 있을 수 있습니다. 따라서 데이터 불러오기에 실패했을 경우, 엑셀 파일의 구조와 내용을 다시 확인해보고 코드를 수정해야 할 수도 있습니다.

하지만, 적절한 방법으로 Pandas를 이용하면 엑셀 파일에서 여러 시트의 데이터를 효율적으로 불러올 수 있으므로, 데이터 분석에 유용한 도구 중 하나라고 할 수 있습니다.