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...
dtype={}传入一个字典，{"列名":"类型"} （8） converters：用法同dtype，不同的是converters可以在通过dict对某一列或者某几列应用某一个函数，读取的是函数返回后的结果。通过dict对某一列应用函数 （9） engine：可以接受的参数有“ xlrd”，“ openpyxl”或“ odf”，用于使用第三方的库去解析excel文件。...
我用这种方式将 Excel 工作表读入 Pandas DataFrame 中: import pandas as pd xl = pd.ExcelFile("Path + filename") df = xl.parse("Sheet1") 选择每列的第一个单元格的值作为数据框的列名称,我想指定我自己的列名称,我该怎么做?python pandas ...
skiprows 指定:列表,跳过指定行,有可能跳过列名 converters 指定:强制规定列数据类型,pandas默认将文本类的数据读取为整型,字典converters = {'排名':str,'场次':int} nrows 指定:读取需要读取的行数 skipfooter 指定:跳过末尾n行 df=pd.read_excel(r"E:\桌面文件夹\日常纪律积分表.xls",header=2, index_col...
4.指定数据的列名 If list of string, then indicates list of column names to be parsed. 如usecols="col_name1,col_name2",表示读取列名为col_name1和col_name2这两列 PS:另一种读取指定列的方法: xl_file = pd.read_excel('D:/SnapPython/TestDF.xlsx', sheet_name='Sheet 2')['ForeignKey']...
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...
01 pandas——read_excel()方法学习 def read_excel( io, sheet_name=0, header=0, names=None, index_col=None, usecols=None, squeeze=False, dtype=None, engine=None, converters=None, true_values=None, false_values=None, skiprows=None, nrows=None, na_values=None, keep_default_na=True, ...
设置header参数,可以指定目标行的数据为列标签。 header默认值是0,表示第0行为列标签。 设置header为i(整数),表示设置i行为列标签,i行之前的数据会被舍弃。 可以看出表格有标题,有列名,如果不设置header,读出来的表格为 # 读取xlsxpd.read_excel(io='./title.xlsx')titleUnnamed:1Unnamed:20idvalue1value211900...
1. pandas.read_excel 代码语言:javascript 复制 pandas.read_excel(io,sheet_name=0,header=0,names=None,index_col=None,usecols=None,squeeze=False,dtype=None,engine=None,converters=None,true_values=None,false_values=None,skiprows=None,nrows=None,na_values=None,keep_default_na=True,verbose=False,pa...