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...
所以要将 ‘ID’ 列以整型 int 显示,我们需要在read_excel时将 dtype指定为 str 类型,以str类型显示。 转为str显示 2> 交替填充 将‘InStore’列交替以‘Yes’和‘No’替换NaN,这里使用 if..else 当做表达式来控制填充 交替填充控制 3> 日期填充 导入datetime模块,引用date,timedelta库 (1)按天增加 start_...
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(...
在Pandas 中,read_excel()函数用于读取 Excel 文件,而dtype参数允许用户自定义每列的数据类型。通过设置dtype参数,可以确保数据以正确的类型加载,避免因数据类型推断错误导致的潜在问题。 dtype参数接受一个字典,字典的键为列名,值为期望的数据类型。例如:
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,true_values=None,false_values=None,skip...
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。
pd.read_excel('tmp.xlsx', index_col=0, dtype={'Name': str, 'Value': float}) Name Value0 string1 1.01 string2 2.02 #Comment 3.0 4、True、False和NA值以及数千个分隔符都有默认值,但也可以显式指定。提供您想要的值作为字符串或字符串列表!
import pandas as pd df = pd.read_excel('filename.xlsx') 检查日期列的数据类型: 代码语言:txt 复制 print(df.dtypes) 如果日期列的数据类型不是datetime类型,可以使用to_datetime函数将其转换为datetime类型: 代码语言:txt 复制 df['date_column'] = pd.to_datetime(df['date_column']) ...
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_...