有时因为一个EXCEL文件的数据量很大,需要分割成多个文件进行处理。这时用Pandas的切片操作即可达到要求。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import pandas as pd data = pd.read_excel('E:\\PythonTestCode\\public opinion.xlsx', sheetname='public opinion') row_num, column_num = data...
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, dtype={'Name': str, 'Value': float}) ...
import pandas as pd # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('path_to_your_excel_file.xlsx') # 只读取特定的列 df = pd.read_excel('path_to_your_excel_file.xlsx', usecols=['Column1', 'Column2']) 二、to_excel()函数简介 to_excel()函数用于将DataFrame对象写入Excel文件。你可以控制输出的格式...
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...
import numpy as np 导入数据 pd.read_csv(filename):从CSV文件导入数据 pd.read_table(filename):从限定分隔符的文本文件导入数据 pd.read_excel(filename):从Excel文件导入数据 pd.read_sql(query, connection_object):从SQL表/库导入数据 pd.read_json(json_string):从JSON格式的字符串导入数据 ...
input argument, the Excel cell content,andreturnthe transformed content. dtype:Type nameordictofcolumn->type,defaultNoneDatatypefordataorcolumns. E.g. {'a':np.float64,'b':np.int32} Use `object`topreserve dataasstoredinExcelandnotinterpret dtype. ...
read_csv( 'large.csv', chunksize=chunksize, dtype=dtype_map ) # # 然后每个chunk进行一些压缩内存的操作,比如全都转成sparse类型 # string类型比如,学历,可以转化成sparse的category变量,可以省很多内存 sdf = pd.concat( chunk.to_sparse(fill_value=0.0) for chunk in chunks ) #很稀疏有可能可以装的...
评论 In [18]: import pandas as pd DP_table=pd.read_excel(r'/home/mw/input/User_Orders4000/电商销售数据.xlsx', sheet_name='销售数据_清洗')#导入数据处理这个sheet表 DP_table.head() .dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; } .dataframe tbody tr th { vertical-...
import pandas as pd 如果需要指定工作表或者只读取特定列,也可以方便地进行配置。例如: Plain Text 复制代码 9 1 df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1', usecols=["Column1", "Column2"]) 数据操作 一旦数据加载到Pandas的DataFrame中,我们可以使用各种Pandas提供的函数和方法来操作数...
{column_name: arg Dict}Dict,其中arg Dict对应于pandas的关键字参数。to_datetime()对于不支持本机datetime的数据库(如SQLite)特别有用。 原转化的DataFrame各个字段数据类型为: 现在我们将time也转化为datetime形式: sql_table ='metric_value' df_sql=pd.read_sql(sql_table,engine,parse_dates=['time']) ...