变成类似: df1 = pd.read_excel(file, dtypes= {'COLUMN': datetime}) 代码没有错误,但在我的示例中, COLUMN 仍然是 int64 的数据类型—调用 print(df1['COLUMN'].dtype) 我尝试使用 np.datetime64 而不是 datetime 。我也尝试过使用 converters= 而不是 dtypes= 但无济于事。这可能有点挑剔,但在我的...
pd.read_excel("Pandas-Excel.xls", usecols=lambda x: "a" in x) nameageaddressdate 参数dtype df.dtypes name object age int64 sex object address object date datetime64[ns] dtype: object 从上面的结果中看到age字段,在默认情况下读取的是int64类型: # 指定数据类型 df1 = pd.read_excel("Pandas-...
df1 = pd.read_excel("Pandas-Excel.xls", dtype={"age":"float64"}) # 查看字段信息 df1.dtypes name object age float64# 修改 sex object address object date datetime64[ns] dtype: object 参数engine# xls 结尾 pd.read_excel("Pandas-Excel.xls", engine="xlrd") # xlsx 结尾 pd.read_excel(...
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: 将一个或多个数组(由date_parser定义)作为参数传递。
pandas.read_excel( io, sheet_name=0, header=0, names=None, index_col=None, usecols=None, squeeze=None, dtype=None, engine=None, converters=None, true_values=None, false_values=None, skiprows=None, nrows=None, na_values=None, keep_default_na=True, ...
dtype:类型名或(列 - >类型)的字典,默认为无 数据或列的数据类型 例如 {'a':np.float64,'b':np.int32} 使用object来保存存储在Excel中的数据,而不是解释dtype 如果指定了转换器,则它们将应用于dtype转换的INSTEAD。 而converters参数:converters : dict, default None Dict of functions for converting ...
1.2、read_excel 用法 pandas.read_excel( io, sheet_name=0, header=0, names=None, index_col=None, engine=None,usecols=None, dtype=None, converters=None, true_values=None, false_values=None, skiprows=None, skipfooter=0, nrows=None,
df_2 = pd.read_sql(sql_cmd_2, conn, parse_dates="date_columns") df_2.info output <class'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 3 entries, 0 to 2 Data columns (total 2 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- --- --- --- 0 number 3 non-null int64...
pandas.read_excel(io, sheet_name=0, header=0, names=None, index_col=None, usecols=None, squeeze=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_...
Python pandas.read_excel用法及代码示例 用法: pandas.read_excel(io, sheet_name=0, header=0, names=None, index_col=None, usecols=None, squeeze=None, dtype=None, engine=None, converters=None, true_values=None, false_values=None, skiprows=None, nrows=None, na_values=None, keep_default_na=...