以一个名为data.xlsx的Excel文件为例,我们可以使用read_excel函数轻松读取数据: Plain Text 9 1 2 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
pd.read_excel('tmp.xlsx', index_col=0) Name Value0 string1 11 string2 22 #Comment 3pd.read_excel(open('tmp.xlsx', 'rb'), sheet_name='Sheet3') Unnamed: 0 Name Value0 0 string1 11 1 string2 22 2 #Comment 3 2、索引和标头可以通过index_col和标头参数指定 pd.read_excel('tmp.xl...
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...
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下...
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...
read_excel()函数使用方法 1、可以使用文件名作为字符串或打开文件对象来读取文件: pd.read_excel('tmp.xlsx', index_col=0) Name Value 0 string1 1 1 string2 2 2 #Comment 3 pd.read_excel(open('tmp.xlsx', 'rb'), sheet_name='Sheet3') ...
import pandas as pd df = pd.read_csv('test.csv') print(df) 输出 index a_name b_name 0 0 1 3.0 1 1 2 3.0 2 2 3 4.0 3 3 5 NaN 读取excel 读取excel主要通过read_excel函数实现,除了pandas还需要安装第三方库xlrd。 pd.read_excel(io, sheetname=0, header=0, skiprows=None, skip_foot...
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. ...
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 ...
data=pd.read_csv('example.csv') # 显示前几行数据 print(data.head()) 3. 数据选择与过滤 在Pandas 中,我们可以使用不同的方法选择和过滤数据。以下是一些基本的示例: 3.1 选择列 9 1 2 3 # 选择特定列 selected_column=df['A']