pd.read_excel('fake2excel.xlsx', index_col=None, comment='#') 结果如下图所示：４、写在最后 做为Python程序员，平时需要大家阅读源码，认清楚代码背后的原理和逻辑。最近使用pandas比较多，正好pandas也可以处理excel，所以近期会持续的更新一些pandas使用的文章。下一篇想看什么，在评论区告诉我吧 想了解更多...
使用pandas的read_excel()方法,可通过文件路径直接读取。注意到,在一个excel文件中有多个sheet,因此,对excel文件的读取实际上是读取指定文件、并同时指定sheet下的数据。可以一次读取一个sheet,也可以一次读取多个sheet,同时读取多个sheet时后续操作可能不够方便,因此建议一次性只读取一个sheet。 当只读取...
(1)指定多个sheet名称读取, df=pd.read_excel("data_test.xlsx",sheet_name=["test1","test2"]) (2)指定多个sheet索引号读取, df=pd.read_excel("data_test.xlsx",sheet_name=[0,1]) (3)混合指定sheet名称和sheet索引号读取, df=pd.read_excel("data_test.xlsx",sheet_name=[0,"test2"]) 点我...
pd.read_excel('fake2excel.xlsx',index_col=0,dtype={'age':float})# 使用dtype,指定某一列的数据类型。 结果如下图所示: 我们添加了一列:年龄,本来是整数,但是指定float类型之后,读取出来成了小书。 这种读取,更适合对数据有特殊要求的情况。例如之前给大家分享过的:580页PDF:《Python金融大数据分析》 5...
#2.把Excel文件中的数据读入pandas df= pd.read_excel('Python招聘数据(全).xlsx') print(df) #3.读取excel的某一个sheet df= pd.read_excel('Python招聘数据(全).xlsx', sheet_name='Sheet1') print(df) #4.获取列标题 print(df.columns) ...
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple python-office -U 1. 1行命令生成Excel Excel文件也不需要你四处下载,之前我们不是介绍了一个功能嘛,这里是它的用武之地👉:1行代码,自动生成带模拟数据的Excel文件 以后我们处理Excel的案例和演示,每次都会使用这种自动生成的方法,你当然也可以手动编...
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_excel() 的参数,以便日后使用。
excel搭配python这个话题在楼主看来有点别扭,其实excel本身已经非常强大了,可以这么说,excel+python能实现的,excel单独也能实现。 excel单独就能连接sql server数据库,发送sql语句获取数据,驾驭海量数据; excel单独就能设计出自定义的可视化用户交互界面(userform); ...
pd.read_excel('fake2excel.xlsx', index_col=None, comment='#') 结果如下图所示: 4、写在最后 做为Python程序员,平时需要大家阅读源码,认清楚代码背后的原理和逻辑。 最近使用pandas比较多,正好pandas也可以处理excel,所以近期会持续的更新一些pandas使用的文章。
pd.read_excel('fake2excel.xlsx', index_col=None, comment='#') 结果如下图所示: 4、写在最后 做为Python程序员,平时需要大家阅读源码,认清楚代码背后的原理和逻辑。 最近使用pandas比较多,正好pandas也可以处理excel,所以近期会持续的更新一些pandas使用的文章。