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。
Help onfunctionread_excelinmodulepandas.io.excel: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=None, thousands=None, convert_float=True, has_index_names=None, converters=Non...
cols_to_use=['item_type','order id','order date','state','priority']df=pd.read_excel(src_file,header=1,usecols=lambda x:x.lower()incols_to_use) 范围和表格 在某些情况下,Excel 中的数据可能会更加不确定,在我们的 Excel 数据中,我们有一个想要读取的名为 ship_cost 的表,这该怎么获取呢 ...
pd.read_excel(io,sheetname=0,header=0,skiprows=None,index_col=None,names=None,date_parser=None,na_values=None,thousands=None,convert_float=True,converters=None,dtype=None,true_values=None,false_values=None,engine=None,squeeze=False,**kwds)io ：excel 路径sheetname：默认是sheetname为0，返回多...
https://github.com/chris1610/pbpython/blob/master/data/shipping_tables.xlsx 1. 下面是一个替代方法,只读取我们需要的数据。 复制 import pandasaspdfrompathlib importPath src_file=Path.cwd()/'shipping_tables.xlsx'df=pd.read_excel(src_file,header=1,usecols='B:F') ...
Python使用pandas读取excel表格数据 代码语言: 读取表格并得到表格行列信息 运行次数: df=pd.read_excel('test.xlsx')height,width=df.shapeprint(height,width,type(df)) 表格如下: 得到如下输出,为一个4行5列的数据块,为DataFrame格式: 直接print(df)得到的结果:...
可知:.read_excel()和pd.DataFrame()返回的是同一种类型pandas.core.frame.DataFrame,该种数据类型再使用.values后返回的是数组类型numpy.ndarray,这个数组类型再使用.tolist()后返回的是列表类型list。 我通过print(bbb)和print(ccc)同样可以看到数组类型数据和列表类型数据(元素为列表的列表)的输出形式。此外,数组...
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 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 ...
官网参数详解:https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.read_excel.html 参数 read_excel函数能够读取的格式包含:xls, xlsx, xlsm, xlsb, odf, ods 和 odt 文件扩展名。支持读取单一sheet或几个sheet。 下面记录的官方文档中提供的全部参数信息: ...
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 ...