读 Excel / CSV：一行代码打开报表

一切的第一步：把数据读进来

不管你想合并、对账、还是做透视，第一步永远是同一个动作——把表读进来。

在 Excel 里这一步是“双击打开”；在 Python 里，是一行代码。读进来之后，这张表就变成了一个叫 df 的东西（DataFrame，你就理解成“代码里的那张表”），后面所有操作都围着它转。

为什么不直接在 Excel 里干？因为一旦读进了代码，这张表就能被“自动处理”——同样的清洗、汇总、合并，写一次，以后几十张表一键重跑。这一篇就把“读进来 + 看清它”这件事彻底讲明白，它是后面每一篇的地基。

读 Excel：一行就够

import pandas as pddf = pd.read_excel("销售明细.xlsx")

如果一个 Excel 里有多个工作表（sheet），read_excel 默认只读第一个。要读指定的那个，用 sheet_name：

df = pd.read_excel("销售明细.xlsx", sheet_name="5月")   # 按名字df = pd.read_excel("销售明细.xlsx", sheet_name=1)        # 或按序号（从 0 数，1 是第二个）

所有表 = pd.read_excel("销售明细.xlsx", sheet_name=None)print(所有表.keys())          # 看有哪些 sheetdf_5月 = 所有表["5月"]         # 按名字取其中一张

读进来之后，先“体检”4 下

刚读进来别急着干活，先用 4 个动作看清它长啥样——这是老手的习惯，能帮你少踩一半的坑：

print(df.head())      # ① 看前 5 行，确认读对了print(df.shape)       # ② 形状：(行数, 列数)print(df.columns)     # ③ 所有列名，后面要按列名取数df.info()             # ④ 每列什么类型、有没有缺失值

shape：比如 (5000, 8) 就是 5000 行 8 列，心里有数。

columns：列名清单。后面所有 df["金额"] 都得用这里的真实列名，建议直接复制，别手打。

info()：看每列是数字还是文本、哪列有空值——这是清洗前必看的一步。

还有一个加分项 describe()，一行给出每个数字列的总数、均值、最大最小、分位数，扫一眼就知道数据大概什么量级、有没有离谱的异常值：

print(df.describe())

只读你要的那几列

表有几十列，但你这次只关心两三列？用 usecols 直接挑，读进来更清爽也更快：

df = pd.read_excel("销售明细.xlsx", usecols=["客户", "金额"])

读 CSV：多一个“编码”要注意

CSV 用 read_csv，几乎一样：

df = pd.read_csv("销售明细.csv")

df = pd.read_csv("销售明细.csv", encoding="gbk")

分隔符不是逗号（有的导出用制表符或分号），用 sep 指定，比如 pd.read_csv("x.csv", sep="\t")。

数字被当成文本（前面带很多 0 的编号、卡号），加 dtype={"卡号": str} 让它保持文本，免得 0 被吃掉。

表头不在第一行怎么办

很多报表第一行是大标题、第二行才是真表头。read_excel 默认拿第一行当列名，这时就读歪了。用 header 指定真表头在第几行（从 0 数）：

df = pd.read_excel("报表.xlsx", header=2)   # 表头在第 3 行

⚠️ 避坑

FileNotFoundError：文件没找到。检查文件名、后缀，以及它是否和脚本在同一个文件夹（路径问题占新手报错的一半）。

CSV 中文全是乱码 / UnicodeDecodeError：加 encoding="gbk"，多数从系统/银行导出的文件都是它。

读进来只有一列、整行挤在一起：CSV 的分隔符不对，用 sep 指定真正的分隔符。

数字编号开头的 0 没了（如“001”变成 1）：读的时候用 dtype={"列名": str} 把它当文本读。

表头是乱的（Unnamed: 0 之类）：多半是表头行没对上，用 header= 指定真表头所在行。

小作业

1. 用 read_excel 读一张你手头的真实报表，跑一遍 head()、shape、columns、info()、describe()，把这张表彻底“看清楚”。
2. 如果文件里有多个 sheet，试试用 sheet_name= 读其中指定的一张。
3. 如果你有从系统导出的 CSV，试试加 encoding="gbk" 读进来。

📌 完整代码 + 示例数据怎么拿？

本篇的代码和一份脱敏示例数据（Excel + GBK 的 CSV）都已开源。

关注公众号「不是一条狗」，回复关键词 github地址，即可获取完整代码仓库链接。

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《筛选、排序、求和：Excel 操作的代码版》——表读进来了，下一篇开始真正“动”它，把你最熟的筛选、排序、求和换成代码写法。