函数读取Excel文件 使用pd.read_excel函数读取Excel文件。例如,假设我们有一个名为example.xlsx的Excel文件: python file_path = 'example.xlsx' df = pd.read_excel(file_path) 3. 在read_excel函数中通过usecols参数指定需要读取的列 通过列名指定列 如果知道要读取的列的列名,可以直接在usecols参数中传入列名...
df = pd.read_excel(file_path, usecols=column_names) 在usecols参数中,你可以指定要读取的列名列表。这将只读取这些列的数据。如果你只需要读取一列数据,可以将column_names设置为一个包含单一列名的列表。 显示读取的数据: print(df) 这将显示读取的数据,你可以看到只有指定的列数据被加载到了DataFrame对象中。
在使用pandas读取xlsx文档中特定范围的列和行时,可以使用pandas库中的read_excel函数,并通过指定参数来实现。 首先,需要确保已经安装了pandas库。可以使用以下命令进行安装: 代码语言:txt 复制 pip install pandas 接下来,可以使用以下代码来读取xlsx文档中特定范围的列和行: ...
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.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...
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)。
在Python中,使用pandas库读取Excel或CSV文件并指定行或列数据是一种非常常见的操作。pandas提供了灵活的方式来处理这类数据。下面我将分别说明如何读取特定行和列的数据。 ### 读取特定列的数据 当你需要读取Excel或CSV文件中的特定列时,可以使用`pd.read_excel()`或`pd.read_csv()`函数,并通过`usecols`参数指...
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...
(1)指定多个sheet名称读取, df=pd.read_excel("data_test.xlsx",sheet_name=["test1","test2"]) (2)指定多个sheet索引号读取, df=pd.read_excel("data_test.xlsx",sheet_name=[0,1]) (3)混合指定sheet名称和sheet索引号读取, df=pd.read_excel("data_test.xlsx",sheet_name=[0,"test2"]) ...
或者自己添加吧,方法简单,读取excel文件时直接加index_col 代码示例: importpandasaspd#导入pandas库excel_file='./try.xlsx'#导入excel数据data=pd.read_excel(excel_file,index_col='姓名')#这个的index_col就是index,可以选择任意字段作为索引index,读入数据print(data.loc['李四']) ...