- 本书赞誉
- 前言
- 目标读者
- 不适合阅读本书的读者
- 本书结构
- 什么是数据处理
- 遇到困难怎么办
- 排版约定
- 使用代码示例
- 致谢
- 第 1 章 Python 简介
- 第 2 章 Python 基础
- 第 3 章 供机器读取的数据
- 第 4 章 处理 Excel 文件
- 第 5 章 处理 PDF 文件 以及用 Python 解决问题
- 第 6 章 数据获取与存储
- 第 7 章 数据清洗:研究、匹配与格式化
- 第 8 章 数据清洗:标准化和脚本化
- 第 9 章 数据探索和分析
- 第 10 章 展示数据
- 第 11 章 网页抓取:获取并存储网络数据
- 第 12 章 高级网页抓取:屏幕抓取器与爬虫
- 第 13 章 应用编程接口
- 第 14 章 自动化和规模化
- 第 15 章 结论
- 附录 A 编程语言对比
- 附录 B 初学者的 Python 学习资源
- 附录 C 学习命令行
- 附录 D 高级 Python 设置
- 附录 E Python 陷阱
- 附录 F IPython 指南
- 附录 G 使用亚马逊网络服务
- 关于作者
- 关于封面
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4.2 解析 Excel 文件
想从 Excel 工作表中提取数据,有时最简单的方式反而是寻找更好的方法来获取数据。直接解析有时并不能解决问题。在开始解析文件之前,先回答下面几个问题。
· 你是否尝试过寻找其他格式的数据?有时同一个数据源可能也会提供其他格式的数据。
· 你是否尝试过电话咨询,询问数据是否还有其他格式?在第 6 章中给出了更多建议。
· 你是否尝试过将 Excel 文件(或文档阅读器)的一个或多个标签导出成 CSV 格式?如果你的 Excel 工作表中只有几个标签里有数据,或者只有一个标签里的独立数据,这是一种很好的解决办法。
如果这些方法你都试过了,还是找不到你想要的数据,那你就需要用 Python 来解析 Excel 文件。
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