pd.read_excel('fake2excel.xlsx', index_col=None)2、指定sheet读取 见名知意。pd.read_excel(open('fake2excel.xlsx', 'rb'), sheet_name='Sheet2')# 使用sheet_name=0，指定读取sheet2里面的内容。我们在原表里加入了sheet2，结果如下图所示：这种情况下，不会读取sheet1里面的内容 3、取消header读取...
df=pd.read_excel('kwd.xlsx') print(df.shape) (3747,4) 3)获取表头:df.columns、df.keys() read_excel默认是把excel的第一行当成表头。注意:如果read_excel的sheet_name参数设为None,则读取excel后是sheet和df_sheet组成的字典,df.keys()的结果是所有sheet名字(字典的键)。 # -*- coding: utf-8 -...
pandas读取Excel# 方法一:通过默认读取第一个表单# print("\n方法一:") xls_data=pd.read_excel('ceshi.xlsx',index_col='序列') #index_col 分行编号 #这个会直接默认读取到这个Excel的第一个表单 print(xls_data.head()) #默认读取前5行的数据 print("输出:\n{0}".format(xls_data.head())) #...
1,pandas.read_excel(file_path)指定读取哪个sheet的内容: pandas.read_excel(file_path,sheet_name="xxx"),只需指定要读取的sheet的名称即可; 当然如果我们不指定名字,指定序号也是可以的,如: pandas.read_excel(file_path,sheet_name=0),这里表明我们要读取第1个sheet的内容。2,指定行,列索引: 按行索引:pa...
呢？得看 ext 是怎么得到的。1376行 ext = inspect_excel_format(...)，来看一下 inspect_excel_...
1.pandas.read_excel() 读取excel 函数表达式: pandas.read_excel(io,sheet_name=0,header=0,names=None,index_col=None,usecols=None,squeeze=False,dtype=None,engine=None,converters=None,true_values=None,false_values=None,skiprows=None,nrows=None,na_values=None,keep_default_na=True,verbose=False,par...
利用python对excel或者csv文件进行批量操作时,除了使用xlrd库或者xlwt库进行表格的操作读与写,还可以使用pandas库进行类似的操作,而且一些情况下pandas操作更加简介方便。 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: ...
df = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet1', header=0, index_col=None) # 显示前5行数据 print(df.head()) 在上面的示例中,我们使用pd.read_excel()函数读取名为“example.xlsx”的Excel文件中的第一个工作表(Sheet1),并将第一行用作列名。我们还设置了index_col参数为None,表示不使...
读取表格并得到表格行列信息 df=pd.read_excel('test.xlsx') height,width = df.shape print(height,width,type(df)) 1. 2. 3. 表格如下: 得到如下输出,为一个4行5列的数据块,为DataFrame格式: 直接print(df)得到的结果: 对比结果和表格,很显然表格中的第一行(黄色高亮部分)被定义为数据块的列下标,而...