dtype 参数的代码实战 以下通过代码示例展示如何使用dtype参数自定义数据类型。 示例1:基本用法 假设我们有一个 Excel 文件goods_place.xlsx,其中包含以下列:商品代码、商品颜色代码、成本、商品年份、是否在售。 importpandasaspd# 读取 Excel 文件df=pd.read_excel('goods_place.xlsx
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。 1.1 基础语法 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, dtype=None, engine=None, converters=None, tru...
pd.read_excel('tmp.xlsx', index_col=None, header=None) 0 1 20 NaN Name Value1 0.0 string1 12 1.0 string2 23 2.0 #Comment 3 3、列类型是推断式的,但可以显式指定 pd.read_excel('tmp.xlsx', index_col=0, dtype={'Name': str, 'Value': float}) Name Value0 string1 1.01 string2 2...
convert_float=True,has_index_names=None,converters=None,dtype=None, true_values=None,false_values=None,engine=None,squeeze=False,**kwds) 表格数据: 常用参数解析: io :excel 路径; importpandas as pd#定义路径IOIO ="C:\\Users\\lifeng0520\\Documents\\example.xls"#读取excel文件sheet = pd.read...
read_excel(xlsx, sheetname=‘sheet1’, dtype = str) 我指定 dtype 是因为我有一些列是数字但应该被视为字符串。 (否则它们可能会丢失前导 0 等)即我想从每个单元格中读取确切的值。 现在我通过to_csv(output_file,index=False,mode=‘wb’,sep=‘,’,encoding=‘utf-8’)写入输出 .csv 文件 ...
read_excel(io, sheetname=0, header=0, skiprows=None, skip_footer=0, index_col=None,names=None, parse_cols=None, parse_dates=False,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, ...
df = pd.read_csv('data.csv') #从 Excel 文件中读取数据 df = pd.read_excel('data.xlsx') #从 SQL 数据库中读取数据 import sqlite3 conn = sqlite3.connect('database.db') df = pd.read_sql('SELECT * FROM table_name', conn) #从 JSON 字符串中读取数据 json_string = '{"name": "...
dtype={'Name': str, 'Value': float}) Name Value 0 string1 1.0 1 string2 2.0 2 #Comment 3.0 1. 2. 3. 4. 5. 6. 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! pd.read_excel('tmp.xlsx', index_col=0, ...
dtype=None, true_values=None, false_values=None, engine=None, squeeze=False,**kwds) Read an Excel table into a pandas DataFrame Parameters---io:string, path object (pathlib.Pathorpy._path.local.LocalPath), file-like object, pandas ExcelFile,orxlrd workbook. The string could be a URL. ...
pd.read_excel('JuiceBlending_Data(1).xlsx',sheet_name='Specs of historical orders',\usecols='A,DA',nrows=11,header=2,index_col=0,engine='openpyxl')# sheet_name指定了读取excel里面的哪一个sheet# usecols指定了读取哪些列# nrows指定了总共读取多少行# header指定了列名在第几行,并且只读取这一...