pandas的read_csv或者read_excel方法可以进行读取操作,我们看到参数很多,使用skiprows可以设置跳过相应的行数: 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, convert_float=True,has_index_names=None,convert...
import pandas as pd # 读取Excel文件,并跳过空行 df = pd.read_excel('your_file.xlsx', skip_blank_lines=True) # 可选:查看前几行数据 print(df.head()) 这段代码将导入pandas库,读取指定的Excel文件并跳过其中的空行,然后打印出DataFrame的前几行以供检查。
如果出现数据没在excel表格的左上角,可以使用skiprows参数来略过行,也可以使用usecols="F:H"来决定从第几列开始读取 可以使用sheet_name=参数决定读取第几个sheet df = pd.read_excel('d:/用户信息.xlsx', header=1, index_col='id') df = pd.read_excee('d:/books.xlsx', skiprows=3, usecols="G:...
Pandas是一个强大的数据处理库,可以用于读取和处理各种数据文件,包括Excel文件。当使用Pandas读取Excel文件时,可以通过指定参数来跳过特定行。 要跳过特定行,可以使用`skiprow...
import pandas as pd # 读取xls文件,并将字段ID作为索引,跳过第一行 df = pd.read_excel('file.xls', index_col='ID', skiprows=[0]) # 打印数据帧 print(df) 在上述代码中,file.xls是要读取的xls文件的路径。index_col参数指定了要作为索引的字段名,这里使用了"I...
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] | None' = None,index_col: 'int | Sequence[int] | None' = None,usecols: 'int | str | Sequence[int] | ...
“pyxlsb”支持二进制 Excel 文件 converters:对指定列进行指定函数的处理,传入参数为列名与函数组成的字典,和usecols参数连用。key 可以是列名或者列的序号,values是函数,可以自定义的函数或者Python的匿名lambda函数 skiprows:跳过指定的行(可选参数),类型为:list-like, int, or callable ...
共31行 1.基本用法(io) 直接使用pd.read_excel(r"文件路径"),默认读取第一个sheet的全部数据 实际上就是第一个参数:io,支持str, bytes, ExcelFile, xlrd.Book, path object, or file-like object 2.sheet_name(str, int, list, None, default 0) ...
此案例主要通过在read_excel()函数中设置skiprows参数值,实现在读取Excel文件的工作表数据时跳过指定的行数(从首行开始,顺数)。当在Jupyter Notebook中运行此案例代码之后,将读取mystock.xlsx文件的成交量表的数据,且跳过该工作表的前3行数据,即空白行、标题行和空白行,效果分别如图055-1和图055-2所示。 主要代码...