使用read_excel函数读取Excel文件: 使用read_excel函数来读取Excel文件。 python df = pd.read_excel('your_file.xlsx') 这里,'your_file.xlsx'是你要读取的Excel文件的路径。 通过usecols参数指定需要读取的列: 在read_excel函数中,使用usecols参数来指定需要读取的列。usecols参数可以接受以下几种类型的输入:...
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，默认的是工作簿中的第一个表格。如果同时读取2...
一、读取Excel数据 read_excel参数说明 读取全部数据 读取指定列数据 二、DataFrame转化为json DataFrame.to_json参数说明 split参数json输出 columns参数json输出 index参数json输出 values参数json输出*** records参数json输出*** 三、数学运算 四、透视表运算输出 pivot_table透视表 输出JSON 前言 pandas 是基于NumPy ...
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。 代码语言:javascript 复制 pd.read_excel('fake2excel.xlsx',index_col=0)# 使用index_col=0,指定第1列作为索引列。 结果如下...
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”). Ranges are inclusive of both sides. ...
df=pd.read_excel('test.xlsx') height,width = df.shape print(height,width,type(df)) 1. 2. 3. 表格如下: 得到如下输出,为一个4行5列的数据块,为DataFrame格式: 直接print(df)得到的结果: 对比结果和表格,很显然表格中的第一行(黄色高亮部分)被定义为数据块的列下标,而实际视作数据的是后四行(蓝...
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...
用dtypes属性查看每列的数据类型,发现date列类型为object,并未解析成时间格式,其时间格式为%Y_%m_%d,pandas无法自动识别。 两步完成时间列解析: 设置parse_dates参数,指定需要解析的列; 设置date_parser参数,指定解析器。 # 解析时间列df=pd.read_excel(io='./data.xls',parse_dates=[0],date_parser=lambdax...
值为None、str、list类型,指定读取表格的指定列 None时,读取整个excel列 str时,只能按照excel的格式指定列,如"A: G",读取A列到G列的所有列 list时,如:[1, 4],表示读取list内指定的第一和第四列 skiprows 值为int、list类型或者func(lambda),默认None,跳过指定行(包括)之前的行开始读取 传入的值从1开始...
1. read_excel read_excel方法定义: pandas.read_excel(io, sheet_name=0, header=0, skiprows=None, skip_footer=0, index_col=None, names=None, usecols=None, parse_dates=False, date_parser=None, na_values=None, thousands=None, convert_float=True, converters=None, ...