1.使用pandas的read_excel方法读取Excel文件,并将结果保存到一个DataFrame对象中。 2.在读取时,可以通过指定参数`usecols`来选择要读取的列。`usecols`参数可以接受一个列表,列表中的元素可以是列的索引、列的名称或者是一个由索引和名称组成的元组。在这个参数中,我们可以指定要读取的范围列。 下面是一个使用pandas...
import pandas as pd # 读取excel文件,指定要读取的列名 data = pd.read_excel('file.xlsx', usecols=['列名1', '列名2', '列名3']) # 打印读取的数据 print(data) 复制代码 在上面的示例代码中,'file.xlsx'是要读取的excel文件路径,['列名1', '列名2', '列名3']是要读取的列名列表。 0 赞 0...
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...
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. 4.指定数据的列名 If list of string, then indicate...
1、指定索引列读取 这种读取方式,适合Excel里的数据,本身有一列表示序号的情况。 代码语言:javascript 复制 pd.read_excel('fake2excel.xlsx',index_col=0)# 使用index_col=0,指定第1列作为索引列。 结果如下图所示: 列名没有对齐,不是代码运行有问题,是因为name列被当作了索引列(序号)。
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...
读取指定列数据 代码如下: import pandas as pd df = pd.read_excel(r'temp.xlsx', sheet_name=0, usecols=[0, 2]) print(df) 1. 2. 3. 4. 二、DataFrame转化为json DataFrame.to_json参数说明 DataFrame.to_json(path_or_buf=None, orient=None, date_format=None, double_precision=10, force_...
以下是使用 Pandas 读取 Excel 之后选定指定区域的两种方法:方法一:使用 loc 方法 loc 方法可以根据行号和列号来选取数据。例如,要选取 B2 到 U10 范围的所有数据,可以使用以下代码:import pandas as pd # 读取 Excel 文件 df = pd.read_excel('test.xlsx')# 选取 B2 到 U10 范围的所有数据 data = ...
如果直接使用read_excel(filename),虽然列索引会默认为第一行,但是行索引并不会默认为第一列,而是会自动添加一个{0,1,2,3}作为行索引。因此需要达到我们的目的需要设定一下读取时的参数,如下: df = pd.read_excel(filename,index_col=0) # 即指定第一列为行索引...