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 -...
对内容的读取分有表头和无表头两种方式,默认情形下是有表头的方式,即将第一行元素自动置为表头标签,其余内容为数据;当在read_excel()方法中加上header=None参数时是不加表头的方式,即从第一行起,全部内容为数据。读取到的Excel数据均构造成并返回DataFrame表格类型(以下以df表示)。 对有表头的方式...
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...
既然我们不再使用usecols参数了,那么我们先将它取消了。我们的读取语句变成了: df=pandas.read_excel(file_path) 我们知道现在我们要操作的就是上面的df,那么自然我们要使用 df.iloc[0] 我们干脆先将它打印出来看看: 从上面的显示,我们看到df.iloc[0]的结果是df中的第一行数据。
1:打开 pandas 模块: 2.读取Excel文件的两种方式: 3.pandas操作Excel的行列 4.去掉重复行 使用pandas自带的drop_duplicates...
import pandas as pdimport xlrd#读取sheet_name='table1'的数据df=pd.read_excel('e:\pandas_excel.xlsx',sheet_name='table1') #根据表的名称#df = pd.read_excel("e:\pandas_excel.xlsx",sheet_name=0) #根据表的位置print(df.head())#默认读取前5行的数据print(df)#输出全部数据>>结果name_id...
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...
要使用Python处理数据,首先要将数据装载到Python,这里使用Python pandas来读取Excel文件。 pandas是Python编程语言中数据操作的事实标准。如果使用Python处理任何形式的数据,需要pandas。如果你没有安装pandas,可以在命令行中输入: pip install pandas --upgrade