read_excel("data.xlsx", sheet_name="Sheet2") #指定工作表名称 #或者 df = pd.read_excel("data.xlsx", sheet_name=1) #指定工作表索引(索引从0开始) #可以设置表头是否从数据中自动获取,默认是True df = pd.read_excel("data.xlsx", header=None) #不使用第一
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...
storage_options: 'StorageOptions' = None)这里安装的是pandas 2.0.3版本，可以看到read_excel函数有26个参数，虽然有这么多的参数，但是实际工作中只用到很少的部分，因为已经帮我们设置好了默认的参数。2、read_excel参数详解 （1） io ：用来指定文件路径或文件对象 （2） sheet_name：要读取的表格名称，默...
df=pd.read_excel("data_test.xlsx",sheet_name=[0,"test2"]) 二、DataFrame对象的结构 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。
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,可以使用以下语句: df = pd...
data.xlsx中还有一个sheet2表,数据如下: io 这个参数的作用和read_csv函数中的filepath_or_buffer参数类似,也是用来指定文件路径或文件对象的。可以接收str, bytes,ExcelFile, xlrd.Book, path对象, 以及 file-like对象。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...
通过查找,你会找到一个很重要的类定义ExcelFile: 众所周知,pandas 能指定不同的第三方库读写 excel 文件。今天我们只看 openpyxl 。进去查看,基本上所有的读取逻辑都在这个类里面。 很明显,这是读取文件的代码。由于只需要读取,设置 readonly 和 dataonly ,能以最优性能执行。
Reference: [1]https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.read_excel.html [2]https://stackoverflow.com/questions/49862521/python-read-in-multiple-excel-workbooks-into-one-dataframe
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...
read_excel('data.xlsx') # 数据清洗:去除重复记录 df = df.drop_duplicates() # 将处理后的数据写回Excel df.to_excel('cleaned_data.xlsx') 场景2:合并多个Excel工作表 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 读取Excel文件中的所有工作表 xls = pd.ExcelFile('multi_sheets.xlsx') #...