Pandas是基于NumPy构建的,因此可以与NumPy无缝集成。 read_excel()函数用于读取Excel文件并将其转换为Pandas的DataFrame对象。这是处理Excel数据的基础。 1.1 基础语法 代码语言:javascript 复制 pandas.read_excel(io,sheet_name=0,header=0,names=None,index_col=None,usecols=None,dtype=None,engine=None,converters=...
这里的str是一个有效的文件路径字符串、path对象可以是pathlib库中提供的Path类也可以是os库中提供的os.PathLike, file-like对象一般是open函数返回的文件流对象,这些在前面read_csv函数中已经介绍过了。例如接收一个str的文件路径: >>>import pandas as pd >>>df = pd.read_excel(r'C:\Users\yj\Desktop\dat...
import pandas as pd 然后,使用read_excel()函数读取Excel文件。该函数将返回一个DataFrame对象,该对象包含Excel文件中的数据。read_excel()函数的语法如下: pandas.read_excel(io, engine=None, **kwds) 其中,io参数指定要读取的Excel文件的路径和文件名。例如,如果要读取名为“example.xlsx”的Excel文件,可以使...
import pandas as pd # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('data.xlsx') # 读取指定的工作表 df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet2') # 指定列名和索引列 df = pd.read_excel('data.xlsx', header=[0, 1], index_col=0) 注意事项: 在使用read_excel函数之前,请确保已经安装了...
首先，认识一下pd.read_excel（），函数的官方文档是这么说的：将Excel文件读取到pandas DataFrame中，支持本地文件系统或URL的’xls’和’xlsx’文件扩展名，带有这两种扩展名的文件，函数都可以处理；然后它的函数完整版长这个样子：没想到吧，它它它…它居然有二十多个参数，是不是有点出乎意料，接下来认识下这些...
首先,认识一下pd.read_excel(),函数的官方文档是这么说的:将Excel文件读取到pandas DataFrame中,支持本地文件系统或URL的’xls’和’xlsx’文件扩展名,带有这两种扩展名的文件,函数都可以处理; 然后它的函数完整版长这个样子: 没想到吧,它它它…它居然有二十多个参数,是不是有点出乎意料,接下来认识下这些参数都...
学习自:pandas1.2.1documentation 0、常用 1)读写 ①从不同文本文件中读取数据的函数,都是read_xxx的形式;写函数则是to_xxx; ②对前n行感兴趣,或者用于检查读进来的数据的正确性,用head(n)方法;类似的,后n行,用tail(n)——如果不写参数n,将会是5行;信息浏览可以用info()方法; ...
read_excel()函数实现功能 将一个Excel文件读入一个pandas数据文件夹。支持从本地文件系统或URL读取的xls、xlsx、xlsm、xlsb、odf、ods和odt文件扩展名。支持读取单个工作表或工作表列表的选项。 read_excel()函数使用方法 1、可以使用文件名作为字符串或打开文件对象来读取文件: ...
excel=pd.read_excel(r"D:\Python\pythonlearn\test1.xlsx",dtype={"ID":str,"vaule":np.float64}) 若指定了“converters”参数,则dtype函数失效。 9.engine 该参数为指定Excel处理引擎,一般Excel处理引擎为xlrd,openpyxl,odf: excel=pd.read_excel(r"D:\Python\pythonlearn\test1.xlsx",engine='xlrd') ...
在 Pandas 中，可以使用 pandas.read_excel() 函数读取 Excel 文件，使用 DataFrame.to_excel() 函数写入 Excel 文件。下面是它们的用法和常用参数的说明：读取 Excel 文件：pandas.read_excel()import pandas as pd# 读取 Excel 文件df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')print(df)io：...