na_values=['string1', 'string2']) Name Value 0 NaN 1 1 NaN 2 2 #Comment 3 1. 2. 3. 4. 5. 6. read_excel()函数中各参数具体说明 官方API:pandas.read_excel def read_excel Found at: pandas.io.excel._base @deprecate_nonkeyword_arguments(allowed_args=2, vers...
Help onfunctionread_excelinmodulepandas.io.excel: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=Non...
import pandas as pd import cudf import time # 使用 Pandas 加载数据 start = time.time() df_pandas = pd.read_csv('ecommerce_data.csv') pandas_load_time = time.time() - start # 使用 cuDF.pandas 加载数据 start = time.time() df_cudf = cudf.read_csv('ecommerce_data.csv') cudf_load...
import pandas as pd def test(): # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('测试数据.xlsx') # 插入列 df.insert(loc=2, column='爱好', value=None) # 保存修改后的DataFrame到新的Excel文件 df.to_excel('结果.xlsx', index=False) test() 3、插入多列 假设我需要在D列(班级)后面插入5列,表头名...
read_csv函数 默认: 从文件、URL、文件新对象中加载带有分隔符的数据,默认分隔符是逗号。 上述txt文档并没有逗号分隔,所以在读取的时候需要增加sep分隔符参数 df= pd.read_csv("./test.txt",sep=' ') 参数说明,官方Source :https://github.com/pandas-dev/pandas/blob/v0.24.0/pandas/io/parsers.py#L531...
read_excel可以通过将sheet_name设置为工作表名称列表、工作表位置列表或None来读取多个工作表。可以通过工作表索引或工作表名称指定工作表,分别使用整数或字符串。 ### 读取MultiIndex read_excel可以通过将列列表传递给index_col和将行列表传递给header来读取MultiIndex索引。如果index或columns具有序列化级别名称,也可以...
encoding=None,inf_rep='inf',verbose=False,freeze_panes=None) 参数详解 excel_writer:文件路径或现有的ExcelWriter对象; sheet_name:字符串,默认为'Sheet1',表示要写入的Excel表的名字; na_rep:缺失数据的表示方式,默认为空字符串; float_format:浮点数的格式,例如'%.2f'表示保留两位小数; columns:要写入的...
import pandas as pd df = pd.read_excel("张三.xlsx") 1. 2. 核心就是两行代码: io = ExcelFile(io) return io.parse(...) 1. 2. 我们研究一下这两行代码所做的事: ExcelFile构造函数 内容有很多,我们挑一些有价值的内容进行解析。默认传递的参数下,会调用inspect_excel_format函数获取文件的扩展名...
read_excel 函数是Pandas库用于读取Excel文件的主要函数之一。它支持读取多种Excel格式，包括 .xls 、.xlsx 等。1.2 read_excel函数参数说明 9 1 pandas.read_excel(io,sheet_name=0,header=0,names=None,index_col=None,usecols=None,dtype=None,engine=None,converters=None,na_values=None,keep_default...
df = pd.read_excel('school_data.xlsx', usecols=['Name', 'Score']) print(df) Output: Name Score 0 Alice 85 1 Bob 92 2 Carol 78 ... In this case, we only read the ‘Name’ and ‘Score’ columns from the Excel file. This can save a lot of memory if you’re dealing with ...