pandas read excel 指定数据类型 文心快码BaiduComate 在使用Pandas读取Excel文件时,你可以通过read_excel函数的dtype参数来指定列的数据类型。这可以确保在读取数据时,Pandas能够按照你期望的数据类型来处理每一列。以下是如何做到这一点的详细步骤: 导入pandas库: 首先,你需要确保已经安装了Pandas库,并在你的Python脚本...
（12）nrows：指定读取前多少行，通常用于较大的数据文件中，默认None。（13）na_values：指定某些列的某些值为NaN，一般用不到。（14）keep_default_na：导入数据时是否导入空值，默认为True，即自动识别空值并导入。keep_default_na=False，原来的数据列会变为object类型，所以这个参数也要谨慎使用。（15）na_fil...
可以是int,read_excel函数将Excel文件中的sheet按照位置进行编号,例如第一个sheet编号为0,第二个sheet编号为1,...,因此可以传递一个int,告诉函数我们想要读取那个sheet。这个参数的默认值是0,表示读取第一个sheet。这里我们让函数读取sheet2: >>>df = pd.read_excel(r'C:\Users\yj\Desktop\data.xlsx' ,sheet...
我正在使用 pandas.read_excel() 函数将 excel 文件导入到 pandas 数据框中。 其中一列是表的主键:全是数字,但存储为文本(Excel 单元格左上角的绿色小三角形证实了这一点)。 但是,当我将文件导入熊猫数据框时,该列将作为浮点数导入。这意味着,例如,“0614”变为 614。 有没有办法在导入列时指定数据类型?
二、.read_excel() 参数 2.1 文件地址 io,sheet_name 2.2 设置表头 header names 【header】 【names】 2.3 设置索引列,可以灵活设置 2.4 解析列 usecols 2.5 squeeze 2.6 指定列的类型 dtype 2.7 指定解析模块 engine 2.8 列处理 converters 2.9 指定文本为布尔值 true_values、false_values 2.10跳过行 skiprows...
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。pd.read_excel('fake2excel.xlsx', index_col=)# 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，是因为那么列被当作了索引列。这种方式不符合我们这个文件的要求，所以我们可以进行...
Pandas: 是一个用于数据操作和分析的Python库。 read_excel: 是Pandas库中的一个函数,用于读取Excel文件。 dtype: 是Pandas中用于指定列数据类型的参数。 相关优势 保持数据类型: 通过指定列的数据类型,可以确保数据在读取过程中不会被错误地转换。 处理空值: 使用'Int64'类型可以允许整型列包含空值,而不会...
读取全部数据 代码如下: import pandas as pd df = pd.read_excel(r'temp.xlsx', sheet_name=0) 1. 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)
pd.read_excel('tmp.xlsx', index_col=None, header=None) 0 1 2 0 NaN Name Value 1 0.0 string1 1 2 1.0 string2 2 3 2.0 #Comment 3 1. 2. 3. 4. 5. 6. 3、列类型是推断式的,但可以显式指定 pd.read_excel('tmp.xlsx', index_col=0, ...
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: ...