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", skiprows=2, parse_dates=["...
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>...
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。...
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...
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...
使用pd.read_excel()函数来读取Excel文件,并将文件内容存储在一个DataFrame中。 python df = pd.read_excel('your_file.xlsx') 请将'your_file.xlsx'替换为你的Excel文件的实际路径和名称。 在read_excel函数中,通过dtype参数指定列的数据类型: 你可以通过dtype参数来指定每一列的数据类型。这个参数接受一个字...
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...
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...
Pandas 读写 Excel 主要用到两个函数,下面分析一下 pandas.read_excel() 和 DataFrame.to_excel() 的参数,以便日后使用。 1. pandas.read_excel 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 pandas.read_excel(io,sheet_name=0,header=0,names=None,index_col=None,usecols=None,squeeze=False,dtype...
df1=pd.read_excel(done_io,sheet_name='欧宝',dtype={"Sec_price":"int"}) df1.head()4.parse_dates 尝试将数据解析为datatime,默认是False。如果为True,将尝试解析所有列。也可以指定列号或列名列表来进行解析。如果列表的元素是元组或列表,将会把多个列组合在一起进行解析(例如日期/时间将拆分成两列)...