storage_options: 'StorageOptions' = None)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...
pandas.read_excel(io, engine=None, **kwds) 其中,io参数指定要读取的Excel文件的路径和文件名。例如,如果要读取名为“example.xlsx”的Excel文件,可以使用以下语句: df = pd.read_excel('example.xlsx') 这将返回一个名为df的DataFrame对象,其中包含Excel文件中的数据。除了io参数外,read_excel()函数还支持...
读取本地excel文件: import pandas as pd # 读取本地Excel文件 ,使用绝对路径 file_path = r'E:\Training data\supermarketdata.xls' df = pd.read_excel(file_path) # 显示数据 print(df) 注意:路径使用单引号或者双引号均可,路径前面加r,否则的话路径需要写为file_path = 'E:\\Training data\\...
pd.read_excel('D:\用户.xlsx')是最简单的形式,它(默认情况下)将为我们提供输入excel文件的第一个工作表表单,即“用户信息”工作表。 pf.read_excel('D:\用户.xlsx',sheet_name='购物清单')表示我们将得到第二个工作表,名为“购物清单”。 pf.read_excel('D:\用...
path_in="3000_2.xlsx"path_out="new_data/3000_2.csv"t1= pd.read_excel(path_in, sheet_name="对话文本") s1= t1["客户语句"] y1= t1["语义小类"] sentence=[] label=[] predict=[]fors, linzip(s1, y1):ifstr(l) =="nan":continueelse: ...
除了使用xlrd库或者xlwt库进行对excel表格的操作读与写,而且pandas库同样支持excel的操作;且pandas操作更加简介方便。 首先是pd.read_excel的参数:函数为: 复制pd.read_excel(io, sheetname=0,header=0,skiprows=None,index_col=None,names=None, arse_cols=None,date_parser=None,na_values=None,thousands=None,...
pandas.read_excel()的作用:将Excel文件读取到pandas DataFrame中。 支持从本地文件系统或URL读取的xls,xlsx,xlsm,xlsb和odf文件扩展名。 支持读取单一sheet或几个sheet。 以下是该函数的全部参数,等于号后面是该参数的缺省值,参数看着很多,但其实我们日常用到的就几个: ...
Python读写 Excel 可以使用 Pandas,处理很方便。但如果要处理 Excel 的格式,还是需要 openpyxl 模块,旧的 xlrd 和 xlwt 模块可能支持不够丰富。Pandas 读写 Excel 主要用到两个函数,下面分析一下 pandas.read_excel() 和 DataFrame.to_excel() 的参数,以便日后使用。
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...
pandas 读取excel文件 一read_excel() 的基本用法 二read_excel() 的常用的参数: 三 示例 1. IO:路径 2. sheet_name:指定工作表名 3. header :指定标题行 4. names: 指定列名 5. index_col: 指定列索引 6. skiprows:跳过指定行数的数据 7. skipfooter:省略从尾部的行数据 ...