pandas.read_excel(io,sheet_name=0,*,header=0,names=None,index_col=None,usecols=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_dates=False,date_parser=<no_default>...
pandas.read_excel(io, sheet_name=0, header=0, index_col=None, parse_cols=None, parse_dates=False, date_parser=None, na_values=None, keep_default_na=True, verbose=False, engine='openpyxl', converters=None, true_values=None, false_values=None, skiprows=None, nrows=None, na_filter=True)...
date_format: 'dict[Hashable, str] | str | None' = None,thousands: 'str | None' = None,decimal: 'str' = '.',comment: 'str | None' = None,skipfooter: 'int' = 0,storage_options: 'StorageOptions' = None)这里安装的是pandas 2.0.3版本，可以看到read_excel函数有26个参数，虽然有这么...
首先是pd.read_excel的参数:函数为: 复制pd.read_excel(io, sheetname=0,header=0,skiprows=None,index_col=None,names=None, arse_cols=None,date_parser=None,na_values=None,thousands=None, convert_float=True,has_index_names=None,converters=None,dtype=None, true_values=None,false_values=None,engin...
, date_parser=None , thousands=None , comment=None , skipfooter=0 , convert_float=True , mangle_dupe_cols=True , storage_options=None) 相比于read_csv函数,reac_excel函数的参数少了不少,有25个。而且其中大部分的参数我们在read_csv函数中都已经见过了,对于同名且功能相同的参数,这篇文章就不会再详...
pandas.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,false_values=None,skiprows=None,nrows=None,na_values=None,keep_default_na=True,verbose=False,parse_dates=False,date_parser=None,thousands=None...
importpandasaspd# 读取 Excel 文件df=pd.read_excel('example.xlsx',parse_dates={'完整日期':['年','月','日']})# 打印数据类型print(df.dtypes) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 3.parse_dates与date_parser参数对比 parse_dates参数用于指定需要解析的列,而date_parser参数则用于指定自定义的日期解析器...
pandas.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,false_values=None,skiprows=None,nrows=None,na_values=None,keep_default_na=True,verbose=False,parse_dates=False,date_parser=None,thousands=None...
1. read_excel read_excel方法定义: pandas.read_excel(io, sheet_name=0, header=0, skiprows=None, skip_footer=0, index_col=None, names=None, usecols=None, parse_dates=False, date_parser=None, na_values=None, thousands=None, convert_float=True, converters=None, ...
这可能导致Pandas无法正确解析日期。解决方法是在读取Excel文件时,通过指定日期格式参数来告诉Pandas日期的格式,例如使用pd.read_excel('file.xlsx', parse_dates=['date_column'], date_parser=lambda x: pd.to_datetime(x, format='%Y-%m-%d'))来解析"yyyy-mm-dd"格式的日期。