当只读取一个sheet时,返回的是DataFrame类型,这是一种表格数据类型,它清晰地展示出了数据的表格型结构。具体写法为: (1)不指定sheet参数,默认读取第一个sheet,df=pd.read_excel("data_test.xlsx")(2)指定sheet名称读取,df=pd.read_excel("data_test.xlsx",sheet_name="test1")(3)指定sheet索引号读取,df=...
可以是int,read_excel函数将Excel文件中的sheet按照位置进行编号,例如第一个sheet编号为0,第二个sheet编号为1,...,因此可以传递一个int,告诉函数我们想要读取那个sheet。这个参数的默认值是0,表示读取第一个sheet。这里我们让函数读取sheet2: >>>df = pd.read_excel(r'C:\Users\yj\Desktop\data.xlsx' ,sheet...
1.基本用法(io) 直接使用pd.read_excel(r"文件路径"),默认读取第一个sheet的全部数据 实际上就是第一个参数:io,支持str, bytes, ExcelFile, xlrd.Book, path object, or file-like object 2.sheet_name(str, int, list, None, default 0) str字符串用于引用的sheet的名称 int整数用于引用的sheet的索引(...
python用pandas库读取excel中的文件存入DataFrame数据帧中 这个过程大致分成两步,第一步是读取excel文件,使用pd.ExcelFile方法,可以存储在类似file的变量当中,第二步是把file中的内容用file.parse()方法解析至data中,转换成一个DataFrame数据帧。 具体代码如下: 运行结果如下: 这样我们就完成了在python中用pandas库...
sheetname:默认是sheetname为0,返回多表使用sheetname=[0,1],若sheetname=None是返回全表 。注意:int/string返回的是dataframe,而none和list返回的是dict of dataframe。 复制In [7]: sheet = pd.read_excel('example.xls',sheetname= [0,1])#参数为None时,返回全部的表格,是一个表格的字典;#当参数为li...
sheet_name=[0, 1, ‘Sheet1’], 对应的是解析文件的第1, 2张工作表和名为”Sheet1″的工作表。它返回的是一个有序字典。结构为{name:DataFrame}这种类型。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df_dict=pd.read_excel(file,sheet_name=[0,1,'Sheet1']) ...
如何将一个目录下的所有excel文件读成Pandas DataFrame 在这篇文章中,我们将看到如何将一个文件夹中的所有Excel文件读取到单个Pandas数据框中。这项任务可以通过使用glob()方法首先找到特定文件夹中的所有Excel文件,然后通过使用pandas.read_excel()方法读取文件,再显示内容来完成。
pd.read_excel():读取Excel文件并将其转换为DataFrame对象。 df.head():显示DataFrame的前5行,默认值为5。 3. 数据的基本探索 在加载数据后,可以进行一些基本的探索性分析。 查看数据信息 # 查看数据的基本信息print(df.info())# 查看数据的统计摘要print(df.describe()) ...
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...
是一种常见的数据处理操作,可以通过pandas库中的read_excel函数来实现。具体步骤如下: 导入必要的库: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd 使用read_excel函数读取Excel文件并将其转换为pandas dataframe: 代码语言:txt 复制 df = pd.read_excel('文件路径/文件名.xlsx') ...