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:...
可以是int,read_excel函数将Excel文件中的sheet按照位置进行编号,例如第一个sheet编号为0,第二个sheet编号为1,...,因此可以传递一个int,告诉函数我们想要读取那个sheet。这个参数的默认值是0,表示读取第一个sheet。这里我们让函数读取sheet2: >>>df = pd.read_excel(r'C:\Users\yj\Desktop\data.xlsx' ,sheet...
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。...
我正在使用 pandas.read_excel() 函数将 excel 文件导入到 pandas 数据框中。 其中一列是表的主键:全是数字,但存储为文本(Excel 单元格左上角的绿色小三角形证实了这一点)。 但是,当我将文件导入熊猫数据框时,该列将作为浮点数导入。这意味着,例如,“0614”变为 614。 有没有办法在导入列时指定数据类型?
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. ...
3、列类型是推断式的,但可以显式指定 pd.read_excel('tmp.xlsx', index_col=0, dtype={'Name': str, 'Value': float}) Name Value 0 string1 1.0 1 string2 2.0 2 #Comment 3.0 1. 2. 3. 4. 5. 6. 4、True、False和NA值以及数千个分隔符都有默认值,但也可以显式指定。提供您想要的值作为...
dtype={0:'int32',2:'int16'} 可以指定 第一列、第三列数据类型。 2.7 指定解析模块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。 engine=xlrd 支持较旧格式(.xls) engine=openpyxl 支持脚心的格式 ...
pd.read_excel('fake2excel.xlsx', index_col=, dtype={'age': float}) # 使用dtype，指定某一列的数据类型。结果如下图所示：我们添加了一列：年龄，本来是整数，但是指定float类型之后，读取出来成了小书。这种读取，更适合对数据有特殊要求的情况，例如：金融行业。5、自定义缺失值 这种使用的场景是什么...
type_name: 设置所有的列为type_name,若出现不能转换的类型,会报错; df = pd.read_excel(r'成绩.xlsx', dtype=int) # 会报错,因为不能将字符串转换成int 字典:{col _ name: type _ name,...} df = pd.read_excel(r'成绩.xlsx', dtype={'班级': str, '数学': float}) ...
# 指定列的数据类型df=pd.read_excel('path_to_your_excel_file.xlsx',dtype={'Column1':str,'...