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 读取本身没有列名的数据。pd.read_excel('fake2excel.xlsx', index_col=None, h...
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...
pd.read_excel('fake2excel.xlsx',index_col=None) 2、指定sheet读取 见名知意。 代码语言:javascript 复制 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...
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...
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...
下面我们就根据上文获取到的pandas源码,逐个解析一下这6种读取excel的方式。 1、指定索引列读取 这种读取方式,适合Excel里的数据,本身有一列表示序号的情况。 pd.read_excel('fake2excel.xlsx',index_col=0) # 使用index_col=0,指定第1列作为索引列。
3、6种读取Excel的方式 下面我们就根据上文获取到的pandas源码,逐个解析一下这6种读取excel的方式。 1、指定索引列读取 这种读取方式,适合Excel里的数据,本身有一列表示序号的情况。 pd.read_excel('fake2excel.xlsx',index_col=0)# 使用index_col=0,指定第1列作为索引列。
带表头,excel内容为 Python脚本为 `import pandas as pd df = pd.read_excel("data_test.xlsx") print("\n(1)全部数据:") print(df.values) print("\n(2)第2行第3列的值:") print(df.values[1,2]) print("\n(3)第3行数据:")
3、6种读取Excel的方式 下面我们就根据上文获取到的pandas源码,逐个解析一下这6种读取excel的方式。 1、指定索引列读取 这种读取方式,适合Excel里的数据,本身有一列表示序号的情况。 pd.read_excel('fake2excel.xlsx', index_col=0) # 使用index_col=0,指定第1列作为索引列。
df=pd.read_excel("data_test.xlsx") (2)指定sheet名称读取, df=pd.read_excel("data_test.xlsx",sheet_name="test1") (3)指定sheet索引号读取, df=pd.read_excel("data_test.xlsx",sheet_name=0) #sheet索引号从0开始 *同时读取多个sheet,以字典形式返回。(不推荐) ...