importpandasaspddf=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:")print(df.values[2])print("\n(4)获取第2、3行数据:")print(df.values[[1,2]])print("\n(5)第2列数据:"...
使用read_excel方法读取.xlsx文件:df = pd.read_excel('filename.xlsx') 对数据进行处理或分析。 使用to_excel方法保存文件为只读:df.to_excel('filename.xlsx', engine='openpyxl', mode='r') 这样保存的Excel文件将被设置为只读,其他用户只能读取文件内容,无法进行修改。请注意,需要确保已经安装了openpyxl...
(1)不指定sheet参数,默认读取第一个sheet, 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...
read_excel()函数用于读取Excel文件并将其转换为Pandas的DataFrame对象。这是处理Excel数据的基础。 1.1 基础语法 代码语言:javascript 复制 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=...
使用read_csv()或read_excel()方法读取数据文件,也可以使用DataFrame()方法从列表或字典创建数据帧。例如,通过以下方式创建数据框: import pandas as pd df = pd.read_csv('example.csv') # or df = pd.read_excel('example.xlsx') # or df = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie']...
首先,认识一下pd.read_excel(),函数的官方文档是这么说的:将Excel文件读取到pandas DataFrame中,支持本地文件系统或URL的’xls’和’xlsx’文件扩展名,带有这两种扩展名的文件,函数都可以处理;然后它的函数完整版长这个样子:没想到吧,它它它…它居然有二十多个参数,是不是有点出乎意料,接下来认识下这些...
engine="openpyxl",mode="a",if_sheet_exists='replace')# 读取所有Sheetdf=pd.read_excel(excel_...
利用pandas读入数据时,经常是通过pd.read_excel(r'path.xlsx')但有时,可能只需要表格中的某些列,当读入整张表格后,再通过索引选取需要的列,例如某个数据处理过程可能只需要['班级', '姓名', '语文']这三列数据。 按以前的习惯代码可能就写成如下: ...
读取excel文件 无论直接使用read_excel,还是ExcelFile进行上下文管理,都可以实现对直接或者部分读取excel文件。假设有下面的名为"e1.xlsx"的文件,里面包含了两个sheets,一个叫"A1",一个叫"A2",内容分别如下所示。 在只提供默认路径的情况下,直接用read_exce读取效果如下。 可以看到只读了文件中的表格"A1",如果用...
read_excel()函数还支持通过usecols和nrows参数来读取Excel文件中的特定范围数据。例如,只读取第1列和第3列的数据: df = pd.read_excel('example.xlsx', usecols=[0, 2]) 或者,只读取前10行的数据: df = pd.read_excel('example.xlsx', nrows=10) ...