Python使用Pandas读取Excel详解：Sheet、列与行参数配置

Oliver

发布时间：2026-10-14| 6人浏览过

原创

本文介绍如何使用Python的Pandas库读取Excel文件。重点讲解read_excel函数中sheet_name指定工作表、usecols选取特定列（支持索引或字母）以及index_col设置索引的方法。同时详细说明nrows与skiprows配合使用时的行数获取逻辑，帮助开发者精准控制数据读取范围。

待导入的Excel文件示例如下：

可以使用Pandas库中的read_excel函数来实现，具体代码示例如下：


import pandas as pd
getdata=pd.read_excel(r'C:/文件夹索引/文件名.xlsx',
                        sheet_name='工作表sheet的名字')

若未设置sheet_name参数，默认读取第一个工作表；也可通过指定工作表位置来读取特定Sheet，例如读取第5个工作表时，可将参数设置为4。

一、列操作

若需获取工作表中的特定列或多列，可使用usecols参数。例如，读取第5个工作表中第2列至第5列的数据，可使用如下代码：


import pandas as pd
getdata=pd.read_excel(r'C:/文件夹索引/文件名.xlsx',
                        sheet_name='工作表sheet的名字'，
                        sheet_name=4,
                        usecols=[i for i in range (1,6)])

usecols参数同样支持列索引字母格式，例如设置usecols="A,C:E"可获取第1列以及第3至5列。若同时设置index_col=1，可将第2列设为索引，相关代码及输出结果如下：


getdata=pd.read_excel(r'C:/文件夹索引/文件名.xlsx',
                        sheet_name='工作表sheet的名字'，
                        sheet_name=4,
                        usecols="A,C:E"，
                        index_col=1)
print(Getdata)

二、行操作

若无需获取全部数据，可通过nrows参数限制行数，例如获取前5行设置nrows=5。若需跳过第2至4行，可设置skiprows=[i for i in range(2,5)]或简写为skiprows=[2,3,4]，代码及输出结果如下：


getdata=pd.read_excel(r'C:/文件夹索引/文件名.xlsx',
                        sheet_name='工作表sheet的名字'，
                        skiprows=[2,3,4],
                        nrows=5)
print(Getdata)