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。...
通过pandas读取EXCEL文件采用read_excel()函数时,该函数中参数:dtype使用注意如下: 指定列数据类型时可通过dict类传递参数,这里使用的是列名,也可以通过列索引设置,如:指定第A列和第G列为字符型: df = pandas.read_excel(date, dtype = {'A':str, 'G':str}) #按列名指定数据类型 df = pandas.read_excel...
importpandasaspd# 读取 Excel 文件data=pd.read_excel('data.xlsx')# 打印数据print(data)pd.read_e...
01 pandas——read_excel()方法学习 def read_excel( io, sheet_name=0, header=0, names=None, index_col=None, usecols=None, squeeze=False, dtype=None, engi
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...
names = ["月份","语文","英语"]df6 = pd.read_excel("names.xlsx",header=None,names=names)df6 结果如下: 5)dtype参数 含义:读取数据时,设置每一列的数据类型(重要); dtype={}传入一个字典,类似于{“列名”:“类型”}; df7 = pd.read_excel("dtype.xlsx")df7.dtypes---df7 = pd.read_ex...
对于非标准的datetime解析,在pd.read_excel之后使用pd.to_datetime。 date_parser: 函数,可选。 用于将字符串列转换为datetime实例的函数,默认使用dateutil.parser.parser进行转换。 pandas将尝试以三种不同的方式调用date_parser,如果发生异常则前进到下一种方式: ...
日期存储为文本:有时Excel文件中的日期可能被存储为文本格式,而不是日期格式。这会导致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dtype参数将日期列的数据类型设置为日期类型,例如使用pd.read_excel('file.xlsx', dtype={'date_column': 'datetime64[ns]'})来将日期列的数据类型设置为日期。
除了上述参数外,read_excel()函数还有许多其他常用参数,可以根据需要进行设置。例如: index_col:将某一列设置为索引列。skiprows:跳过指定的行。na_values:指定哪些值应被视为缺失值(NaN)。dtype:指定列的数据类型。 这些参数可以根据具体需求进行灵活使用,以满足不同的数据处理需求。
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,engine=None,squeeze=False,**kwds) ...