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...
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',dtype={'商品代码':'str',#...
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...
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, ...
pandas.read_excel(io,sheet_name = 0,header = 0,names = None,index_col = None,usecols = None,squeeze = False,dtype = None, ...) io:字符串,文件的路径对象。 sheet_name:None、string、int、字符串列表或整数列表,默认为0。字符串用于工作表名称,整数用于零索引工作表位置,字符串列表或整数列表用...
我遇到了同样的问题,并在 read_excel 中使用了选项 keep_default_na=False。 df = pd.read_excel(content, sheet_name=sheet, header=[0], keep_default_na=False) 原文由Ragini Rani发布,翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议 查看全部2个回答
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": "...
''' pd.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...
('\t')是默认分隔符pd.read_excel() # 从excel的.xls或.xlsx格式读取异质型表格数据pd.read_hdf() # 读取用pandas存储的hdf5文件pd.read_json() # 从json(JavaScipt Object Notation)字符串中读取数据pd.read_sas() # 读取存储在sas系统中定制存储格式的sas数据集pd.read_sql() # 将sql查询的结果(使用...