read_excel("data.xlsx", usecols="A:C", dtype={"A": str, "B": float}) print(df_cols.head()) 示例5:跳过行、解析日期 设置skiprows参数,跳过前 2 行,并将日期列解析为 datetime 格式: # 跳过前 2 行,解析日期列 df_skiprows = pd.read_excel("data.xlsx",
dtype={}传入一个字典，{"列名":"类型"} （8） converters：用法同dtype，不同的是converters可以在通过dict对某一列或者某几列应用某一个函数，读取的是函数返回后的结果。通过dict对某一列应用函数 （9） engine：可以接受的参数有“ xlrd”，“ openpyxl”或“ odf”，用于使用第三方的库去解析excel文件。...
dtype=None: 指定某列的数据类型,可以使类型名或一个对应列名与类型的字典,例{‘A’: np.int64, ‘B’: str} nrows=None: int类型,默认None。 只解析指定行数的数据。 三 示例 如图是演示使用的excel文件,它包含5张工作表。 1. IO:路径 举一个IO为文件对象的例子, 有些时候file文件路径的包含较复杂的...
如果Excel 文件中布尔值以0和1表示,Pandas 会默认将其识别为整数类型。我们可以通过dtype参数手动将其设置为布尔类型。 # 读取 Excel 文件并手动设置布尔类型df=pd.read_excel('goods_place.xlsx',dtype={'是否在售':'bool'# 将是否在售设置为布尔类型})# 查看数据类型print(df.dtypes) 1. 2. 3. 4. 5....
pandas读取和写入excel表格 读取excel 表格 pandas.read_excel()函数 read_excel()函数用于读取Excel文件并将其转换为Pandas的DataFrame对象。这是处理Excel数据的基础。函数原型如下: pandas.read_excel(io,sheet_name=0, *,header=0,names=None,index_col=None,usecols=None,dtype=None,engine=None,converters=None...
pd.read_excel('fake2excel.xlsx', index_col=, dtype={'age': float}) # 使用dtype，指定某一列的数据类型。结果如下图所示：我们添加了一列：年龄，本来是整数，但是指定float类型之后，读取出来成了小书。这种读取，更适合对数据有特殊要求的情况，例如：金融行业。5、自定义缺失值 这种使用的场景是什么...
read_excel 默认读取第一个表单(sheet_name=0),假设 data.xlsx 文件中只有一个表单,读取后的数据会存储在一个 DataFrame 中。 如果data.xlsx 文件中有多个表单,可以通过指定 sheet_name 来读取特定表单的数据,例如 pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')。
dtype:要将数据解析为的Python数据类型。默认为None,表示使用最佳类型推断。 engine:用于读取Excel文件的引擎。默认为openpyxl,但也可以使用xlrd等其他引擎。 示例代码: import pandas as pd # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet1', header=0, index_col=None) # 显示前5行...
merchants.dtypes# merchant object# dtype: object 保存excel文件 最后，我们可以将我们的DataFrame保存为...
这种情况下,适合原Excel表没有列名的情况。 我们的文件里有列名的情况下,列名也被当成了数据。 4、指定读取格式 这种适合高端玩家,在对数据处理精度要求比较高或者速度要求比较快的情况下。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 pd.read_excel('fake2excel.xlsx',index_col=0,dtype={'age':floa...