Lendo um arquivo Excel em Python usando Pandas

Background

Ao trabalhar com dados em Python, os arquivos Excel são uma fonte comum de informações. Pandas é uma biblioteca poderosa para manipulação e análise de dados, tornando-a uma ferramenta ideal para leitura e análise de arquivos Excel.

Usando pd.ExcelFile

No trecho de código fornecido, você está encontrando um erro porque o método pd.io.parsers.ExcelFile.parse espera um segundo argumento, que é o nome da planilha no arquivo Excel. Para corrigir esse problema, especifique o nome da planilha da seguinte maneira:

newFile = pd.ExcelFile(PATH\\FileName.xlsx)
ParsedData = pd.io.parsers.ExcelFile.parse(newFile, 'Sheet1')

Abordagem Alternativa

Em vez de usar pd.io.parsers.ExcelFile.parse, você pode usar o read_excel função para ler um arquivo Excel em um DataFrame. Este método é mais intuitivo e fornece funcionalidades adicionais:

df = pd.read_excel('PATH\\FileName.xlsx', sheet_name='Sheet1')

A função read_excel automaticamente detecta os nomes das planilhas no arquivo Excel e permite especificar qual planilha ler, passando o parâmetro sheet_name. Ele também lida com a conversão de Excel para um DataFrame.

Convertendo Excel para DataFrame

Usando qualquer abordagem, você pode converter um arquivo Excel em um DataFrame. DataFrames são estruturas de dados tabulares fáceis de manipular e analisar usando Pandas. O método head() exibe as primeiras linhas do DataFrame:

print(df.head())

Conclusão

Ambos pd.io.parsers .ExcelFile.parse e pd.read_excel são opções viáveis ​​para ler arquivos Excel em Pandas DataFrames. No entanto, pd.read_excel é mais conciso e oferece funcionalidades adicionais, tornando-o a abordagem recomendada para a maioria dos casos de uso.