df = pd.read_excel(r'成绩.xlsx', dtype=int) # 会报错,因为不能将字符串转换成int 字典:{col _ name: type _ name,...} df = pd.read_excel(r'成绩.xlsx', dtype={'班级': str, '数学': float}) convert_float:是否将float类型的整型(20.00)转换成int类型(20),默认值为True 备注:若某列...
Pandas是一个强大的数据分析工具,read_excel是Pandas库中用于读取Excel文件的函数。当使用read_excel函数读取Excel文件时,有时会遇到返回object类型的列的情况。...
importpandasaspddf=pd.read_excel("data_test.xlsx")print("\n(1)全部数据:")print(df.iloc[:,:].values)print("\n(2)第2行第3列的值:")print(df.iloc[1,2])print("\n(3)第3行数据:")print(df.iloc[2].values)print("\n(4)第2列数据:")print(df.iloc[:,1].values)print("\n(5)...
使用str类型传参时会循环出每一个字符在赋值给每一个表头,即不能多也不能少,多或者少都会抛出ValueError错误。 举栗子: pd.read_excel(f_path, sheet_name=0, header=1, names='asdf') a s d f 02bob19man 13alice21woman 24peter18man 字符重复时,会自动在后面追加数字,从1开始,如:names='aaaa' ...
read_excel函数的返回值是一个DataFrame对象,可以对该对象进行各种数据分析和处理操作。 Pandas库的优势包括: 灵活的数据处理能力:Pandas提供了丰富的数据处理和操作函数,可以方便地进行数据清洗、转换、合并、分组等操作。 强大的数据分析功能:Pandas支持高效的数据分析和统计计算,可以进行数据聚合、透视表生成、时...
pandas.read_excel()的作用:将Excel文件读取到pandas DataFrame中。 支持从本地文件系统或URL读取的xls,xlsx,xlsm,xlsb和odf文件扩展名。 支持读取单一sheet或几个sheet。 以下是该函数的全部参数,等于号后面是该参数的缺省值,参数看着很多,但其实我们日常用到的就几个: ...
返回值类型:dict[IntStrT, DataFrame]:key表示sheet的索引,DataFrame表示每个Sheet对应的数据。 读取所有sheet的每行数据。 import pandas as pd excel = pd.read_excel('订单.xlsx', sheet_name=[0, 1], skiprows=0) for sheet, df in excel.items(): for row in df.values: print(row) 1. 2. 3....
``` s = pd.read_excel('/path/to/excel/file.xlsx', sheet_name='Sheet1', squeeze=True) ``` 这里s是一个Series,如果squeeze参数没有指定或指定为False,则返回的是一个DataFrame。 8. dtype dtype参数用于指定每一列的数据类型,可以传入字典或元组。比如: ``` dtypes = {'Name': 'str', 'Age'...
read_excel() 加载函数为read_excel(),其具体参数如下。 read_excel(io, sheetname=0, header=0, skiprows=None, skip_footer=0, index_col=None,names=None, parse_cols=None, parse_dates=False,date_parser=None,na_values=None,thousands=None, convert_float=True, has_index_names=None, converters=...