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 复制 cols_to_use=['item_type','order id','order date','state','priority']df=pd.read_excel(src_file,header=1,usecols=...
columnsNamesArr = df.columns.values # 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_fil...
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...
df = pd.read_excel(src_file, header=1, usecols=column_check) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 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 cols_to_use = ['item_type', 'order id', 'order date', 'state', 'priority'] ...
df = pd.read_excel( src_file, header=1, usecols=['item_type','order id','order date','state','priority']) 这种做法在列的顺序改变但是列的名称不变的时候非常有用 最后,usecols 还可以接受一个可调用的函数 defcolumn_check(x): if'unnamed'inx.lower():returnFalseif'priority'inx.lower():re...
pandas.read_excel(io, sheet_name=0, header=0, names=None, index_col=None, usecols=None, squeeze=None, dtype=None, engine=None, converters=None, true_values=None, false_values=None, skiprows=None, nrows=None, na_values=None, keep_default_na=True, na_filter=True, verbose=False, parse_...
If list of string, then indicates list of column names to be parsed. 如usecols="col_name1,col_name2",表示读取列名为col_name1和col_name2这两列 PS:另一种读取指定列的方法: xl_file = pd.read_excel('D:/SnapPython/TestDF.xlsx', sheet_name='Sheet 2')['ForeignKey'] ...
使用pandas读取excel Excel是微软的经典之作,在这里我们介绍使用Python的pandas数据分析包来解决此问题. pd.read_excel(io, sheet_name = 0, header = 0, names = None, index_col = None, usecols = None, squeeze = False, dtype = None, engine = None, converters = None, true_values = None, fal...
# 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) ...