pandas读取Excel,默认转换文本类型数字为int类型,破坏原数据类型,用converters处理,保留文本类型数字 converters: dict[str, Callable] | dict[int, Callable] | None = ..., 使用方法:df = pd.read_excel(r"D:\测试文档\xxxx.xlsx", converters={"专业代码": str})...
1.Pandas模块中的read_excel 方法原型: pd.read_excel(io,sheetname=0,header=0,skiprows=None,skipfooter=None,index_col=None,names=None,parse_cols=None,parse_date=False, na_values=None,thousands=None,convert_float=True) io:指定电子表格的具体路径 sheetname:指定需要读取电子表格中的第几个sheet,既可...
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...
使用pandas的read_excel()方法,可通过文件路径直接读取。注意到,在一个excel文件中有多个sheet,因此,对excel文件的读取实际上是读取指定文件、并同时指定sheet下的数据。可以一次读取一个sheet,也可以一次读取多个sheet,同时读取多个sheet时后续操作可能不够方便,因此建议一次性只读取一个sheet。 当只读取一个sheet时,返...
在使用pandas读取excel文件时，需要用到read_excel函数，该函数支持多种工作簿格式。不仅可以读取一个sheet，还可以读取多个sheet。1、read_excel各参数组成如下：pd.read_excel(io,sheet_name: 'str | int | list[IntStrT] | None' = 0,*,header: 'int | Sequence[int] | None' = 0,names: 'list[str...
一、IO读取 二、.read_excel() 参数 2.1 文件地址 io,sheet_name 2.2 设置表头 header names 【header】 【names】 2.3 设置索引列,可以灵活设置 2.4 解析列 usecols 2.5 squeeze 2.6 指定列的类型 dtype 2.7 指定解析模块 engine 2.8 列处理 converters 2.9 指定文本为布尔值 true_values、false_values 2.10跳...
1. 读取数据 import pandas as pd df = pd.read_excel("特殊.xlsx") df.index = list(range(df.shape[0])) df 1. 2. 3. 4. 5. 结果如下: 2. 一行代码 df.style.format('{:.1f}',subset='均值').set_caption('高三(5)班期末考试成绩').\ ...
data=pd.read_excel(self.file_path,encoding='gb2312',converters={'citycode':str})# force_ascii,是否使用ASCII码 data=data.to_json(orient="index",force_ascii=False)returndata defto_json_file(self):""" 保存到 json 文件:return:"""
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(1):Pandas文件读取——read_excel(),一、函数原型pd.read_excel(io,sheet_name=0,header=0,names=None,index_col=None,usecols=None,squeeze=False,dtype=None,engine=None,converters=None,tr...