Python错误集锦：pandas读取excel提示ImportError: Missing optional dependency ‘xlrd’.——python解密带密码的xlsx文件，。

目录

1. pandas读取excel错误提示

错误原因：

解决方法：

2.python解密带密码的xlsx文件

3. python读取execl另一种方式 openpyxl
 

 先插个小知识，read_execl()参数解析：

`pd.read_excel()` 是 Pandas 库中用于读取 Excel 文件的函数。下面是该函数的参数详细解析：

1. `io`：Excel 文件的路径、URL或类文件对象。这是唯一必需的参数。

2. `sheet_name`：要读取的工作表的名称或索引。默认值为 0，表示读取第一个工作表。可以是字符串（工作表名称）或整数（工作表索引），也可以是一个列表，表示要读取的多个工作表。

3. `header`：指定哪一行作为列名。默认值为 0，表示使用第一行作为列名。如果设置为 None，则不使用列名，列名将按照默认规则生成。

4. `index_col`：指定哪一列作为行索引。默认值为 None，表示不使用任何列作为行索引。可以是列名或列索引，也可以是一个列表，表示多级行索引。

5. `usecols`：要读取的列。可以是列名、列索引或列范围（例如"A:C"）。默认值为 None，表示读取所有列。

6. `dtype`：指定每列的数据类型。可以是字典，键为列名或列索引，值为数据类型。

7. `parse_dates`：指定要解析为日期时间的列。可以是列名、列索引或列范围。默认值为 False，表示不解析日期时间。

8. `na_values`：指定要将其识别为缺失值的值。可以是单个值、列表或字典。

9. `keep_default_na`：控制是否保留默认的缺失值标识符（如NA、-1.#IND、.ind、NA、NULL等）。默认值为 True。

10. `skiprows`：跳过指定的行数。默认值为 0，表示不跳过任何行。

11. `nrows`：要读取的行数。默认值为 None，表示读取所有行。

12. `converters`：指定对特定列进行转换的函数。可以是字典，键为列名或列索引，值为转换函数。

13. `true_values` 和 `false_values`：指定要解析为布尔值的字符串。可以是单个值、列表或字典。

14. `engine`：指定要使用的解析引擎。默认值为 None，表示自动选择解析引擎。可以是"xlrd"（使用xlrd包）或"openpyxl"（使用openpyxl包）。

15. `skipfooter`：跳过文件末尾的行数。默认值为 0，表示不跳过任何行。

16. `nrows`：要读取的行数。默认值为 None，表示读取所有行。

17. `sheet_name`：指定要读取的工作表。可以是字符串（工作表名称）或整数（工作表索引）。

18. `squeeze`：如果数据解析为只包含一列的DataFrame，则返回Series。默认值为 False。

19. `thousands`：指定千位分隔符。默认值为 None，表示不使用千位分隔符。

20. `decimal`：指定小数点符号。默认值为 "."。

这些参数中的大多数都有默认值，因此在大多数情况下，只需要指定 `io` 参数即可进行基本的 Excel 文件读取操作。

1. pandas读取excel错误提示

        用pandas read_excel()方法读取xls或xlsx文件时，提示：ImportError: Missing optional dependency ‘xlrd’. Install xlrd >= 1.0.0 for Excel support Use pip or conda to install xlrd.

错误原因：

1、提示没有安装xlrd模块，pip方式安装pandas时不会将xlrd作为依赖自动安装，需要手动安装xlrd模块。

解决方法：

2、pip手动安装xlrd模块。

#jupyter清华源 安装
!pip install xlrd  -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

2.python解密带密码的xlsx文件

使用pandas 的read_excel()方法读取时， 提示XLRDError: Can't find workbook in OLE2 compound document错误， 发现是由于xlsx加密的缘故，由于所有表数据均是一个密码，因此用下面方法进行进行解密数据进行输出。

import win32com.client
import pandas as pd
def get_datafram(filename,password):
    """
    参数一：文件路径
    参数二：文件密码
    return: 解密后输出的df
    """
    xlApp = win32com.client.Dispatch("Excel.Application")
    xlwb = xlApp.Workbooks.Open(filename, False, True, None, Password=password)
    #获取工作表具体情况
    # 获取行数
    rows=xlwb.Worksheets(1).UsedRange.Rows.Count
    # 获取列数
    col=xlwb.Worksheets(1).UsedRange.Columns.Count
    #数据遍历重新写出
    df_list=[]
    for i in range(rows+1):
        #每一行的值加入一个list
        df_row_list=[]
        for j in range(col+1):   
          #获取每个单元格的值，execl是从1开始索引的
            a=xlwb.Worksheets(1).Cells(i+1,j+1).Value
            df_row_list.append(a)
        df_list.append(df_row_list)
    #将二维列表转换DataFrame
    df=pd.DataFrame(df_list)
    return df 
get_datafram('文件路径','打开密码')

3. python读取execl另一种方式

在Python中读取Excel表格，最常见的库是openpyxl（用于处理.xlsx文件）和xlrd（用于处理.xls文件）。这里我将演示如何使用openpyxl库读取.xlsx文件。

首先，你需要安装openpyxl库。你可以使用pip来安装它：

pip install openpyxl

安装完成后，你可以使用以下代码读取Excel文件：

import openpyxl

# 加载Excel文件
workbook = openpyxl.load_workbook('你的文件路径.xlsx')

# 选择工作表
sheet = workbook.active  # 默认选中活跃的工作表
# 或者通过名字选择工作表
# sheet = workbook['工作表名称']

# 读取单元格数据
cell_value = sheet['A1'].value  # 读取A1单元格的值
print(cell_value)

# 遍历单元格
for row in sheet.iter_rows(min_row=1, max_col=3, max_row=2, values_only=True):
    for cell in row:
        print(cell)

# 关闭工作簿
workbook.close()

在这段代码中：

• load_workbook('你的文件路径.xlsx') 用于加载Excel文件。
• workbook.active 获取当前活跃的工作表，workbook['工作表名称'] 通过工作表名称获取工作表。
• sheet['A1'].value 获取A1单元格的值。
• sheet.iter_rows() 方法可以遍历工作表中的行，min_row, max_col, max_row 参数可以指定遍历的范围，values_only=True 参数表示只获取单元格的值，不获取单元格对象。
• 最后，使用 workbook.close() 关闭工作簿是一个好习惯，尤其是在处理大型文件时，可以帮助释放资源。

注意：以上示例假设你正在处理的是.xlsx格式的文件。如果你需要读取.xls文件，你需要使用xlrd库，但自从xlrd的1.2.0版本开始，它不再支持读取.xlsx文件，只支持.xls。对于.xlsx文件，你应该使用openpyxl或者其他库如pandas、xlrd的分支版本xlrd3等。