df.values[:,[j1,j2,j3]],第j1、j2、j3列数据,返回类型为ndarray(二维)。 (7)获取切片: df.values[i1:i2 , j1:j2],返回行号[i1,i2)、列号[j1,j2)左闭右开区间内的数据,返回类型为ndarray(二维)。 3.示例 带表头,excel内容为 Python脚本为 `import pandas as pd df = pd.read_excel("data_...
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...
df = pd.read_excel('excel_file.xlsx', sheet_name='Sheet1', nrows=5, usecols='A:E') 5. 加载特定数据类型的列 如果Excel文件中包含不同类型的列,可以使用dtype参数将列名映射到相应的Python数据类型。以下是一个示例: import pandas as pd # 加载Excel文件中指定数据类型的列 dtype_map = {'int_co...
使用read_excel函数读取Excel文件,并通过dtype参数指定数据类型:df = pd.read_excel('文件路径', dtype={'列名1': '数据类型1', '列名2': '数据类型2', ...})其中,'文件路径'是Excel文件的路径,'列名1'、'列名2'等是Excel表格中的列名,'数据类型1'、'数据类型2'等是所需指定的数据类型。 示例:...
pd.read_excel('fake2excel.xlsx',index_col=0,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。例如之前给大家分享过的:580页PDF:《Python金融大数据分析》 ...
如下数据,金额列是以文本形式存储的带有千分位分隔符的数字(不使用thousands参数读取的结果): 产品 金额 0 A 1,111.02 1 B 451,111.03 2 C 1,789,111.05 3 E 1,111.06 4 G 111.08 类型为object【df.dtypes】 产品 object 金额 object dtype: object 传入thousands【df = pd.read_excel(file, thousands=...
v0.20.0开始,dtype中的关键字参数read_excel()函数可用于指定数据类型,就像它存在于需要应用于列的数据类型一样read_csv()案例。 在同一列名称上一起使用converters和dtype参数将导致后者被隐藏而前者获得优先权。 为了不解释dtypes而是传递它的列的所有内容,因为它们最初在文件中,我们可以将此 arg 设置为str或obje...
data.xlsx中还有一个sheet2表,数据如下: io 这个参数的作用和read_csv函数中的filepath_or_buffer参数类似,也是用来指定文件路径或文件对象的。可以接收str, bytes, ExcelFile, xlrd.Book, path对象, 以及 file-like对象。这里的str是一个有效的文件路径字符串、path对象可以是pathlib库中提供的Path类也可以是os...
sheet_name=‘Sheet', 指定解析名为"Sheet1"的工作表。返回一个DataFrame类型的数据。 df=pd.read_excel(file,sheet_name='Sheet1') sheet_name=[0, 1, ‘Sheet1'], 对应的是解析文件的第1, 2张工作表和名为"Sheet1"的工作表。它返回的是一个有序字典。结构为{name:DataFrame}这种类型。