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...
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...
df=pd.read_excel("data_test.xlsx",sheet_name=[0,"test2"]) 二、DataFrame对象的结构 对内容的读取分有表头和无表头两种方式,默认情形下是有表头的方式,即将第一行元素自动置为表头标签,其余内容为数据;当在read_excel()方法中加上header=None参数时是不加表头的方式,即从第一行起,全部内容为数据...
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(...
注意:1.4.0版后已弃用:在调用read_excel时 附加.squeeze("columns")以压缩数据。 dtype:Type name 或column -> type的dict, 默认为None 数据或列的数据类型。例如,{‘a’: np.float64, ‘b’: np.int32}, 使用object保存Excel中的数据,而不解释dtype。
df = pd.read_excel(src_file, header=1, usecols=column_check)column_check按名称解析每列，每列通过定义True或False，来选择是否读取。usecols也可以使用lambda表达式。下面的示例中定义的需要显示的字段列表。为了进行比较，通过将名称转换为小写来规范化。cols_to_use = ['item_type', 'order id', 'order ...
(Type name or dict of column) 一般都是不设置的,如果能提前知道数据的大概范围,可以进行设置。 int8 存储值的范围是 -128 到 127; int16 存储值的范围是 -32768 到 32767; int64 存储值的范围是 -9223372036854775808 到 9223372036854775807。 dtype={0:'int32',2:'int16'} 可以指定 第一列、第三列数...
apply()(column-/ row- /table-wise): 接受一个函数,它接受一个 Series 或 DataFrame 并返回一个具有相同形状的 Series、DataFrame 或 numpy 数组,其中每个元素都是一个带有 CSS 属性的字符串-值对。此方法根据axis关键字参数一次传递一个或整个表的 DataFrame 的每一列或行。对于按列使用axis=0、按行使用...
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。
Type name or dict of column -> type, default None Data type for data or columns. E.g. {'a’: np.float64, 'b’: np.int32} Use object to preserve data as stored in Excel and not interpret dtype. If converters are specified, they will be applied INSTEAD of dtype conversion. ...