pd.read_excel("要打开的EXCEL文件.xlsx",sheet_name=1)# 读取EXCEL工作簿中的第二个工作表pd.read_excel("要打开的EXCEL文件.xlsx",sheet_name=“二月”)# 读取EXCEL工作簿中的工作表名为‘二月’的工作表pd.read_excel("要打开的EXCEL文件.xlsx",sheet_name=None)# 读取EXCEL工作簿中的所有工作表,是一...
使用to_excel() 方法将带有多级列索引 (MultiIndex columns)的 DataFrame 导出到 Excel 时,如果同时设置了 index=False 去掉行索引,但是报错 “NotImplementedError: Writing to Excel with MultiIndex columns and no index (‘index’=False) is not yet implemented”后来查找发现该方法不支持多级列索引去掉行索引 ...
使用read_excel函数读取Excel文件: 代码语言:txt 复制 data = pd.read_excel('文件路径/文件名.xlsx') 这将把Excel文件中的数据读取到一个名为data的DataFrame对象中。 更改索引列: 代码语言:txt 复制 data.set_index('列名', inplace=True) 将'列名'替换为你想要设置为索引列的列名。设置inplace参数为True...
pandas的read_csv或者read_excel方法可以进行读取操作,我们看到参数很多,使用skiprows可以设置跳过相应的行数: pd.read_excel(io, sheetname=0,header=0,skiprows=None,index_col=None,names=None, arse_cols=None,date_parser=None,na_values=None,thousands=None, convert_float=True,has_index_names=None,convert...
默认情况下 ( index_col=None ),它不应该使用第 0 列作为索引,但我发现如果工作表的单元格 A1 中 没有 值,它就会使用。
df = pd.read_excel("pf.xlsx",usecols=["学号,姓名,学科,成绩,学年"]) 上面三个读取方式是等效的 不过楼主觉得大部分情况直接读取所有的列就行。真要去掉一定不要的列,读取完成后再去掉也可以 五、参数详解-dtype 这个参数还是比较重要的,如果我们的数据中学号是从001开始的,那我们直接读取的话会怎么样呢,...
1 打开pycharm工具,新建python文件,导入pandas模块;调用read_excel方法读取excel文件,这里使用r,文件路径使用反斜杠 2 如果去掉路径前面的r,使用反斜杠会出现报错,需要使用斜杠 3 如果想要读取excel第一个sheet页数据,可以添加参数sheet_name,设置为Sheet1 4 跟上述同理,读取其他sheet页数据,需要指定对应sheet...
index=False 为不要索引 3,读取excel pd.read_excel 可指定sheet_name 如sheet_name='Sheet1', keep_default_na=False 使默认空值变为'', header=None不要表头 4,DataFrame pd.DataFrame(x_test, columns=columns) 数据表内容为x_test,columns为数据表所有属性值 ...
1、读取excel表格的时候,不让第一行成为默认的列索引,增加参数header = None 2、重新设置数据的列索引,使用代码df.columns = df.loc[1] 解释:df.columns能重新给df设置列索引,df.loc[1]是引用第二行数据,注意下标表示的差异,编程语言一般都是从0开始,而我们日常习惯是从1开始。