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 = ..., 说明:conveters={"字段名":类型} 例如:df = pd.read_excel(r"D:\测试文档\xxxx.xlsx", converters={"专业代码": str})...
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...
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:""" current_date=time.strftime("%Y%m%d_%H%M%S")ifself.file...
io :excel 路径; 复制importpandasaspd#定义路径IOIO ='文件1.xlsx'#读取excel文件sheet = pd.read_excel(io=IO)#此处由于sheetname默认是0,所以返回第一个表print(sheet)#上述列表返回的结果和原表格存在合并单元格的差异 sheetname:默认是sheetname为0,返回多表使用sheetname=[0,1],若sheetname=None是返回全...
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...
df=pd.read_excel("data_test.xlsx",sheet_name=[0,"test2"]) 二、DataFrame对象的结构 对内容的读取分有表头和无表头两种方式,默认情形下是有表头的方式,即将第一行元素自动置为表头标签,其余内容为数据;当在read_excel()方法中加上header=None参数时是不加表头的方式,即从第一行起,全部内容为数据。读取到...
平时工作中,我们会接触到不同的数据文件,比如很常见的excel文件(后缀名为xls和xlsx),csv、txt等文本文件,json文件以及sql文件等等。pandas读取这些数据文件的方法如表格所示: 01 读取写入文本文件 read_csv()方法用来读取 csv格式的数据文件,read_table()方法则是读取通用分隔符分隔的数据文件,它们的参数相同。语法:...
1、可以使用文件名作为字符串或打开文件对象来读取文件: pd.read_excel('tmp.xlsx', index_col=0) Name Value 0 string1 1 1 string2 2 2 #Comment 3 pd.read_excel(open('tmp.xlsx', 'rb'), sheet_name='Sheet3') Unnamed: 0 Name Value ...
下面是它们的用法和常用参数的说明：读取 Excel 文件：pandas.read_excel()import pandas as pd# 读取 Excel 文件df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')print(df)io：指定要读取的 Excel 文件的路径或文件对象。sheet_name：指定要读取的工作表名称或索引。默认值为 ，即第一个工作表。其他...
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').\ ...