df=pd.read_excel(src_file,header=1,usecols=column_check) 该函数将按名称解析每一列,并且必须为每一列返回 True 或 False 当然也可以使用 lambda 表达式 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 cols_to_use=['item_type','order id','order date','state','priority']df=pd.read_excel(...
column_names = ['Column1', 'Column2'] # 使用pd.read_excel()函数读取xls文件,并指定要读取的列名 df = pd.read_excel(file_path, usecols=column_names) 在usecols参数中,你可以指定要读取的列名列表。这将只读取这些列的数据。如果你只需要读取一列数据,可以将column_names设置为一个包含单一列名的列表。
import pandasas pd data = pd.read_excel('客户信息.xlsx') #获取Pandas读取Excel后所有列名的几种方法 print(list(data))# 0.直接使用list关键字,返回一个list columns_name1 = [columnfor columnin data]# 1.链表推倒式_获取Pandas列名的几种方法 columns_name2 = data.columns.values# 2.通过columns字...
在read_excel函数中,使用usecols参数指定需要读取的列名或列索引: usecols参数允许你指定需要读取的列。你可以通过列名或列索引(基于0的索引)来选择。 通过列名指定: python df = pd.read_excel(file_path, usecols=['Column1', 'Column2']) # 替换为你的列名 通过列索引指定: python df = pd.read_excel...
# 读取指定列df = pd.read_excel(file_path, usecols=['Column1','Column2'])print(df) 处理缺失值 可以通过na_values参数指定哪些值应被视为缺失值。 # 处理缺失值df = pd.read_excel(file_path, na_values=['nan','missing'])print(df) ...
在使用pandas读取xlsx文档中特定范围的列和行时,可以使用pandas库中的read_excel函数,并通过指定参数来实现。 首先,需要确保已经安装了pandas库。可以使用以下命令进行安装:...
pd.read_csv(): 从CSV文件读取数据 pd.read_excel(): 从Excel文件读取数据 pd.read_sql(): 从SQL数据库读取数据 pd.read_json(): 从JSON文件读取数据 pd.read_html(): 从网页读取HTML表格 2、查看数据 df.head(n): 显示前n行数据(默认是5行) df.tail(n): 显示后n行数据(默认是5行) http://df...
您可以使用Pandas的read_excel()函数来读取指定单元格的数据。首先,您需要安装Pandas库。 下面是一个使用Pandas读取指定单元格数据的示例代码: import pandas as pd # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1') # 读取指定单元格的数据 value = df.loc[3, 'Column2'] print(...
import pandas as pd # 读取 Excel 文件 df = pd.read_excel('文件路径.xlsx', sheet_name...
df = pd.read_excel('example.xlsx') # 然后通过行索引访问特定行(注意,pandas的索引是从0开始的) row_data = df.iloc[0] # 获取第一行的数据 print(row_data) ### 使用条件筛选 如果你想要基于某些条件来选择行,可以使用布尔索引。 # 假设我们想要获取'Column1'值大于10的所有行 filtered...