Python读取xlsx文件路径
时间: 2025-05-15 21:35:23 浏览: 21
### 如何使用 Python 的 Pandas 或 Openpyxl 读取 xlsx 文件路径
当需要通过 Python 来操作 `.xlsx` 文件时,可以借助 `Pandas` 和 `Openpyxl` 库来实现文件的读取功能。以下是关于如何利用这些工具读取 Excel 文件的具体方法。
#### 方法一:使用 Pandas 读取 xlsx 文件
可以通过 `pandas.read_excel()` 函数加载本地磁盘上的 `.xlsx` 文件,并指定其完整路径。如果未提供具体路径,默认会在当前工作目录下寻找目标文件[^1]。
```python
import pandas as pd
# 假设文件位于 C:\Users\ExampleUser\data\school.xlsx
file_path = r'C:\Users\ExampleUser\data\school.xlsx'
df = pd.read_excel(file_path)
print(df.head()) # 打印前几行数据验证是否成功读取
```
上述代码片段展示了如何定义一个绝对路径变量并将其传递给 `read_excel()` 函数完成文件载入过程。
#### 方法二:结合 Openpyxl 引擎增强兼容性
对于某些特殊格式或者加密保护下的 Excel 文档来说,单纯依赖 Pandas 可能无法正常解析全部内容。此时推荐引入额外支持——即设置参数 `engine='openpyxl'` 明确指明采用何种底层处理机制来进行更精确的数据提取[^2]。
```python
import pandas as pd
file_path_with_engine = r'D:\Projects\TestData\test.xlsx'
# 加载特定 Sheet 并启用 openpyxl 引擎
df_specific_sheet = pd.read_excel(
file_path_with_engine,
engine="openpyxl",
sheet_name="表1"
)
row_zero_data = df_specific_sheet.loc[[0]].values # 获取第零行记录作为 NumPy 数组形式返回
for cell_value in row_zero_data.flatten(): # 展平多维数组以便逐项访问单元格值
print(cell_value)
```
此部分扩展了基础用法,在实际应用中可能遇到更多复杂场景需求,比如只关心某张工作簿内的子集信息,则需进一步细化配置选项如上所示。
#### 注意事项
尝试调用类似 `df.values()` 这样的属性时要小心区分它与函数的区别;后者才是可执行的操作而前者仅仅代表对象本身所携带的一个字段集合而已因此容易引发错误提示类似于 `'numpy.ndarray' object is not callable` [^3].
综上所述,无论是简单快速还是高度定制化的解决方案都可以基于这两个强大的第三方模块达成预期效果!
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