read_excel函数读取Excel文件 使用pd.read_excel函数读取Excel文件。例如,假设我们有一个名为example.xlsx的Excel文件: python file_path = 'example.xlsx' df = pd.read_excel(file_path) 3. 在read_excel函数中通过usecols参数指定需要读取的列 通过列名指定列 如果知道要读取的列的列名,可以直接在usecols参数...
在使用pandas读取xlsx文档中特定范围的列和行时,可以使用pandas库中的read_excel函数,并通过指定参数来实现。 首先,需要确保已经安装了pandas库。可以使用以下命令进行安装: 代码语言:txt 复制 pip install pandas 接下来,可以使用以下代码来读取xlsx文档中特定范围的列和行: ...
2.指定Excel列的名字 If list of int, then indicates list of column numbers to be parsed. 如:panda.read_excel(usecos=[1,3]),表示读取第二、四列 3.指定Excel列的名字 If str, then indicates comma separated list of Excel column letters and column ranges (e.g. “A:E” or “A,C,E:F...
import pandas as pd # 读取excel文件,指定要读取的列名 data = pd.read_excel('file.xlsx', usecols=['列名1', '列名2', '列名3']) # 打印读取的数据 print(data) 复制代码 在上面的示例代码中,'file.xlsx'是要读取的excel文件路径,['列名1', '列名2', '列名3']是要读取的列名列表。 0 赞 0...
以下是使用 Pandas 读取 Excel 之后选定指定区域的两种方法：方法一：使用 loc 方法 loc 方法可以根据行号和列号来选取数据。例如，要选取 B2 到 U10 范围的所有数据，可以使用以下代码：import pandas as pd # 读取 Excel 文件 df = pd.read_excel('test.xlsx')# 选取 B2 到 U10 范围的所有数据 data = ...
可以看到在0.21.0版本后就已经完全被上面的那个给替代了。 这也算解决了我一个头疼的问题,总是把两个read的内容记混了。 所以对于最新版的pandas,只需要: df = pd.read_excel("data.xlsx", usecols=[0, 5])#指定读取第1列和第6列#当然也可以用"A,F"代替[0,5]...
1、read_excel各参数组成如下：pd.read_excel(io,sheet_name: 'str | int | list[IntStrT] | None' = 0,*,header: 'int | Sequence[int] | None' = 0,names: 'list[str] | None' = None,index_col: 'int | Sequence[int] | None' = None,usecols: 'int | str | Sequence[int] | ...
pandas读取excel的指定列 pandas读取excel的指定列 不管对于read_csv还是read_excel，现在都有：usecols : int or list, default None If None then parse all columns,If int then indicates last column to be parsed If list of ints then indicates list of column numbers to be parsed If string then ...
# 获取第2行第2列的数值 print(pd.iloc[1, 1]) "李四" 连接表 首先,我们需要数据: df1 = pd.read_excel('test.xlsx', sheet_name='score') df2 = pd.read_excel('test.xlsx', sheet_name='score2') # 两者合并,得到我们需要的数据
inspect_excel_format 这个函数里唯一可能返回的 None 的代码在这里 peak 是文件头，这里的意思是说如果...