pandas OSError：[Errno 22] read_excel 中的参数无效 [重复]

Question

我尝试使用 pandas 读取 excel 文件，代码如下：

path = "QVI_transaction_data.xlsx"

我也尝试使用“./QVI_transaction_data.xlsx”而不是上面的那个，名称只是从 os.listdir() 复制粘贴，所以没有转录问题

pd.read_excel(path, sheet_name = "in")

但它没有工作，它输出这个错误：

OSError: [Errno 22] Invalid argument

我也尝试不使用 sheet_name 参数，其他帖子说文件名有问题，但我之前使用过 pandas，我认为名称没有问题。有人知道这有什么问题吗？

文件是这样的：

Answer 1

由于我们无法复制数据，因此可能会有不同的情况和不同的解决方案。

我列出了一些可能会引导你走向正确方向的情况...

情况一：

如果您使用的是旧的 python 版本，那么您应该简单地尝试下面的sheetname 与旧版本和sheet_name 与新版本。

import pandas as pd
df = pd.read_excel(file_with_data, sheetname=sheet_with_data)

或

您可以改用pd.ExcelFile ..

xls = pd.ExcelFile('path_to_file.xls')
df1 = pd.read_excel(xls, 'in')

或

xl = pd.ExcelFile(path)
# xl = pd.ExcelFile("Full_Path_of _file")

xl.sheet_names
[u'in', u'in1', u'in2']
df = xl.parse("in")
df.head()

或

df = pd.read_excel(open('your_xls_xlsx_filename','rb'), sheet_name='Sheet 1')
# or using sheet index starting 0
df = pd.read_excel(open('your_xls_xlsx_filename','rb'), sheet_name=1)

注意：选择 sheetname 参数需要仔细选择 python pandas 版本>

对于较旧的python版本：使用sheetname

对于新的python版本：使用sheet_name

情况2：

直接从右键文件属性复制地址-安全会导致这个问题所以复制粘贴文件路径也会产生这些问题而没有其他明显问题

解决

It has nothing to do with the backslash /forward slash in the path, and it has nothing to do with whether the path contains. There are two solutions

1 Enter the path manually
2 Open this path in Explorer, then copy

一般阅读约定：

# When the parameter is None, all tables are returned, which is a dictionary of tables;
sheet = pd.read_excel('example.xls',sheet_name= None)
# When the parameter is list = [0, 1, 2, 3], the returned multi-table is also a dictionary
sheet = pd.read_excel('example.xls',sheet_name= 0)
sheet = pd.read_excel('example.xls',sheet_name= [0,1])
#The data of the table can also be read according to the name of the table header or the position of the table
sheet = pd.read_excel('example.xls',sheet_name= 'Sheet0')
sheet = pd.read_excel('example.xls',sheet_name= ['Sheet0','Sheet1'])
sheet = pd.read_excel('example.xls',sheet_name=[0,1,'Sheet3'])

Answer 2

我尝试了 csv 和 excel 两种可能的方式。尝试这样的事情：-

import pandas as pds
file =('path_of_excel_file')
newData = pds.read_excel(file)
newData

Answer 3

可以做的一个可能的事情是将 excel 文件 (.xlsx) 文件转换为 .csv 文件，这可以通过文件完成并使用 csv 文件导出，然后可以像这样加载它：-

import pandas as pd
Data=pd.read_csv("File Name...")
print(Data)

或者，如果您只想直接加载 excel 文件，可以这样做：-

import pandas as pds
file =('path_of_excel_file')
newData = pds.read_excel(file)
newData