pd.read_excel()方法用于从 Excel 文件中读取数据并加载为 DataFrame。它支持读取.xls和.xlsx格式的文件。 语法格式如下: pandas.read_excel(io,sheet_name=0,*,header=0,names=None,index_col=None,usecols=None,dtype=None,engine=None,converters=None,true_values=None,false_values=None,skiprows=None,nrows...
...: """ ...: In [32]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype_backend="numpy_nullable", parse_dates=["i"]) In [33]: df Out[33]: a b c d e f g h i j 0 1 2.5 True a <NA> <NA> <NA> <NA>
pandas.read_excel(io,sheet_name=0, *,header=0,names=None,index_col=None,usecols=None,dtype=None,engine=None,converters=None,true_values=None,false_values=None,skiprows=None,nrows=None,na_values=None,keep_default_na=True,na_filter=True,verbose=False,parse_dates=False,date_parser=<no_default...
dtype_backend{“numpy_nullable”, “pyarrow”},默认为 NumPy 支持的 DataFrames。要使用的 dtype_backend,例如 DataFrame 是否应具有 NumPy 数组,当设置“numpy_nullable”时,所有具有可为空实现的 dtype 都使用可为空 dtype,如果设置“pyarrow”,则所有 dtype 都使用 pyarrow。
pandas.read_feather(path, columns=None, use_threads=True, storage_options=None, dtype_backend=_NoDefault.no_default) 从文件路径加载羽毛格式对象。 参数: pathstr、路径对象或类文件对象 字符串、路径对象(实现os.PathLike[str])或实现二进制read()函数的类文件对象。字符串可以是 URL。有效的 URL 方案包...
import pandas as pd pd.options.mode.dtype_backend = 'pyarrow' pd.read_csv("file_name.csv", engine='pyarrow', use_nullable_dtypes=True)速度对比 根据官方的介绍我们都知道，使用Arrow主要就是提高了速度，那么我们来做一个简单的测试：使用NumPy和PyArrow的读取相同的CSV文件，比较两者的差异。%%time # ...
dtype: int64[pyarrow] 可以看到,现在dtype参数已经是Arrow了。数据类型也变为了int64[pyarrow],而不是我们在使用Numpy时的int64。 我们还可以默认设置Arrow import pandas as pd pd.options.mode.dtype_backend = 'pyarrow' 这是RC版本,在未来中还很有可能发生变化,比如想使用PyArrow读取CSV,则必须使用下面的代码。
还有几个非 IO 读取器函数也可以使用 dtype_backend 参数返回 PyArrow 支持的数据,包括: to_numeric() DataFrame.convert_dtypes() Series.convert_dtypes() 数据结构集成 一个Series、Index或DataFrame的列可以直接由一个类似于 NumPy 数组的pyarrow.ChunkedArray支持,要从主要的 pandas���据结构构造这些...
示例: import pandas as pd # 读取 Excel 文件,使用默认的 numpy 后端 df = pd.read_excel('file.xlsx') # 读取 Excel 文件,使用 pyarrow 后端 df = pd.read_excel('file.xlsx', dtype_backend='pyarrow') engine_kwargs: 描述: 用于传递给底层读取引擎的额外参数。这些参数可以用于配置特定于...
dtype_backend=<no_default>:指定数据类型后端。 engine_kwargs=None:传递给引擎的额外参数字典。 本文以 runoob_pandas_data.xlsx 为例,下载链接:https://static.jyshare.com/download/runoob_pandas_data.xlsx import pandas as pd # 读取 data.xlsx 文件 ...