数据清理:利用 read_excel() 将Excel 数据导入 DataFrame 后,可以对数据进行清理、格式转换和预处理。 自动化工作流:用于读取和处理多个 Excel 文件中的信息,便于数据的自动化处理和报告生成。 总结 pandas.read_excel() 是一个强大的方法,用于从 Excel 文件导入数据。它提供了许多选项以适应不同的数据结构,广泛用...
storage_options: 'StorageOptions' = None)这里安装的是pandas 2.0.3版本，可以看到read_excel函数有26个参数，虽然有这么多的参数，但是实际工作中只用到很少的部分，因为已经帮我们设置好了默认的参数。2、read_excel参数详解 （1） io ：用来指定文件路径或文件对象 （2） sheet_name：要读取的表格名称，默...
另外,如果要读取Excel文件时使用其他引擎(如xlrd或openpyxl),可以在调用read_excel()函数时指定engine参数。例如,如果要使用openpyxl引擎读取.xlsx格式的Excel文件,可以使用以下语句: df = pd.read_excel('example.xlsx', engine='openpyxl') 除了读取Excel文件外,Pandas还提供了许多其他功能,用于处理和分析数据。例如,...
使用pandas的read_excel函数读取Excel文件: 使用read_excel函数来读取Excel文件。默认情况下,这个函数会读取Excel文件中的第一个sheet。但是,通过设置sheet_name参数,我们可以指定要读取的sheet。 设置read_excel函数的sheet_name参数为None以读取所有工作表: 为了读取Excel文件中的所有sheet,我们需要将sheet_name参数设置为...
其实read_excel函数作用不仅仅从一个Excel文件中读取数据到DataFrame中。这个函数支持包括xls, xlsx, xlsm, xlsb, odf, ods 以及odt多种格式,而且不仅支持读一个sheet,而且支持读取多个sheet。 按照惯例,我们还是先看一下这个函数有哪些参数: pandas.read_excel(io ...
除了使用xlrd库或者xlwt库进行对excel表格的操作读与写,而且pandas库同样支持excel的操作;且pandas操作更加简介方便。 首先是pd.read_excel的参数:函数为: 复制pd.read_excel(io, sheetname=0,header=0,skiprows=None,index_col=None,names=None, arse_cols=None,date_parser=None,na_values=None,thousands=None,...
在Python的数据分析库pandas中,read_excel函数是用于从Excel文件中读取数据的强大工具。通过使用这个函数,用户可以从Excel文件(如.xlsx或.xls格式)中读取数据,并将其转换为DataFrame对象,以便进行进一步的数据处理和分析。read_excel函数的基本语法如下: pandas.read_excel(io, sheet_name=0, header=0, index_col=Non...
pandas的read_csv或者read_excel方法可以进行读取操作,我们看到参数很多,使用skiprows可以设置跳过相应的行数: pd.read_excel(io, sheetname=0,header=0,skiprows=None,index_col=None,names=None, arse_cols=None,date_parser=None,na_values=None,thousands=None, ...
Python 读写 Excel 可以使用 Pandas,处理很方便。但如果要处理 Excel 的格式,还是需要 openpyxl 模块,旧的 xlrd 和 xlwt 模块可能支持不够丰富。Pandas 读写 Excel 主要用到两个函数,下面分析一下 pandas.read_excel() 和 DataFrame.to...
1.使用pandas的read_excel方法读取Excel文件,并将结果保存到一个DataFrame对象中。 2.在读取时,可以通过指定参数`usecols`来选择要读取的列。`usecols`参数可以接受一个列表,列表中的元素可以是列的索引、列的名称或者是一个由索引和名称组成的元组。在这个参数中,我们可以指定要读取的范围列。 下面是一个使用pandas...