你需要指定Excel文件的路径。 python df = pd.read_excel('path_to_your_excel_file.xlsx') 请将'path_to_your_excel_file.xlsx'替换为你的Excel文件的实际路径。 获取读取到的DataFrame对象的columns属性: 一旦DataFrame对象被加载,你可以通过访问其columns属性来获取Excel文件的列名。 python column_names = ...
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。
首先,使用Pandas的read_excel()函数读取Excel文件,并将其存储为一个DataFrame对象。例如: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd df = pd.read_excel('file.xlsx') 接下来,可以使用DataFrame的columns属性获取所有列名的列表。例如: 代码语言:txt 复制 column_names = df.columns.tolist() 最后,可以使用Python...
你可以使用 Pandas 的rename方法或者直接对 DataFrame 的columns属性进行赋值来更改 Excel 表格的列名。 方法一:使用rename方法 代码语言:txt 复制 import pandas as pd # 读取 Excel 文件 df = pd.read_excel('your_file.xlsx') # 更改列名 new_column_names = {'old_column_name1': 'new_column_name1',...
name in sheet_names: # 读取每个工作表的数据 df = pd.read_excel(excel_file, sheet_...
# Modify a Column Name columnsNamesArr[0] = 'Test' indexNamesArr = df.index.values print(indexNamesArr) indexNamesArr[0] = 2 print(df) #df1 = df.groupby('userId')['rating'].agg(['count','mean']).reset_index() df1 = pd.read_excel(excel_file) ...
df=pd.read_excel(src_file,header=1,usecols=column_check) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 需要记住的关键概念是,该函数将按名称解析每一列,必须为每一列返回 True或 False。那些被评估为 True的列将被包括在内。
df = xls.parse('Sheet1', header=1, usecols=['Column1', 'Column2']) 5、关闭Excel文件: 一旦你完成了对Excel文件的操作,最好关闭它以释放资源。 xls.close() pd.read_excel的使用方法: 1、pd.read_excel(): 这是Pandas中用于读取Excel文件的主要函数。 2、io: 这是文件路径或文件-like对象,指定要...
read_excel常用参数 - io:文件路径或类似文件的对象。[一般直接写就文件名或路径即可] - sheet_name:要读取的表格名称或索引,默认为0,表示读取第一个表格。 - header:指定行数用来作为列名,数据开始行数。如果文件中没有列标题,则应该设置为None。
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。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 ''' pd.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...