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...
为了解决这个问题,你可以指定header参数来跳过标题行,或者如果第一列没有标题行,你可以直接调整索引来确保获取整个第一列。 如果有标题行,header=0。 如果没有标题,header=None。 优化代码 importjsonimportpandasaspddefexcel_to_json(file_path):# 使用 Pandas 库读取 Excel 文件df=pd.read_excel(file_path,shee...
() 先导入pands包,用read_excel读取文件,工作表为“Sheet1”,标题在第二行,所以跳过一行skiprows=1 方法:read_excel pd.read_excel...,默认0,即取第一行 skiprows:省略指定行数的数据 skip_footer:省略从尾部数的行数据 **继续** lst=[] for index,row in df.iterrows():...它返回每行的索...
import pandas as pd df = pd.read_excel('data.xlsx', skiprows=[0], header=1, usecols=[0, 1, 2]) 在上述示例代码中,data.xlsx是要读取的Excel文件名,skiprows跳过第1行,header设置为1表示数据从第2行开始,usecols只读取第1、第2和第3列的数据。你可以根据实际情况调整这些参数来适应你的数据。 对...
pd.read_excel(r'header.xlsx',sheet_name=2,header=0) 6、传入sheet_name=2参数,header=1,pd.read_excel(r'header.xlsx',sheet_name=2,header=1,index_col=0),读取第三个表(Sheet3),跳过第一行空行,以第二行为表头,并以开课日期这列为行索引。
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 ...
df = pd.read_excel('my_file.xlsx') # Make columns lower case (case may vary) df.columns = [t.lower() for t in df.columns] # Check if the header of the dataframe mathces my_header if len(set(my_header) - set(df.columns)) != 0: # If no... use my function to find the...
data = pd.read_excel(io, sheet_name = '英超射手榜', names = ['rank','player','club','goal','common_goal','penalty']) data.head() 5、index_col, 用作索引的列 可以是工作表列名称,如index_col = '排名'; 可以是整型或整型列表,如index_col = 0 或 [0, 1],如果选择多个列,则返回...
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] | ...