df=pd.read_excel("data_test.xlsx",sheet_name=[0,"test2"]) 二、DataFrame对象的结构 对内容的读取分有表头和无表头两种方式,默认情形下是有表头的方式,即将第一行元素自动置为表头标签,其余内容为数据;当在read_excel()方法中加上header=None参数时是不加表头的方式,即从第一行起,全部内容为数据。
read_excel常用参数解释,包括(header、index_col、sheet_name、skipfooter、skiprows、converters等) # *header*(int, list of int, default 0)f = pd.read_excel(r"E:\Desktop\pandas练习文件\data01.xlsx",header=0)#参数解释,header为0时从第一行数据开始读取,为1时是表示从第二行开始读取#此外,hearder=...
1、read_excel各参数组成如下：pd.read_excel(io,sheet_name: 'str | int | list[IntStrT] | None' = 0,*,header: 'int | Sequence[int] | None' = 0,names: 'list[str] | None' = None,index_col: 'int | Sequence[int] | None' = None,usecols: 'int | str | Sequence[int] | Sequ...
pd.read_excel('fake2excel.xlsx',index_col=None) 2、指定sheet读取 见名知意。 代码语言:javascript 复制 pd.read_excel(open('fake2excel.xlsx','rb'),sheet_name='Sheet2')# 使用sheet_name=0,指定读取sheet2里面的内容。 我们在原表里加入了sheet2,结果如下图所示: 这种情况下,不会读取sheet1里面...
下面我们就根据上文获取到的pandas源码,逐个解析一下这6种读取excel的方式。 1、指定索引列读取 这种读取方式,适合Excel里的数据,本身有一列表示序号的情况。 pd.read_excel('fake2excel.xlsx',index_col=0)# 使用index_col=0,指定第1列作为索引列。
如果需要把解析的时间列设置为索引,需要设置index_col参数,表示索引列。 # 解析时间列,并设置为索引df=pd.read_excel(io='./data.xls',index_col=[0],parse_dates=[0],date_parser=lambdax:pd.to_datetime(x,format='%Y_%m_%d'))dfnamecountsocresumdate2017-01-01mpg151.5061.3302017-01-02asd181.5331...
带表头,excel内容为 Python脚本为 `import pandas as pd df = pd.read_excel("data_test.xlsx") print("\n(1)全部数据:") print(df.values) print("\n(2)第2行第3列的值:") print(df.values[1,2]) print("\n(3)第3行数据:")
pandas.read_excel(io , sheet_name=0 , header=0 , names=None , index_col=None , usecols=None , squeeze=False , dtype=None , engine=None , converters=None , true_values=None , false_values=None , skiprows=None , nrows=None , na_values=None ...
3、6种读取Excel的方式 下面我们就根据上文获取到的pandas源码,逐个解析一下这6种读取excel的方式。 1、指定索引列读取 这种读取方式,适合Excel里的数据,本身有一列表示序号的情况。 pd.read_excel('fake2excel.xlsx',index_col=0)# 使用index_col=0,指定第1列作为索引列。
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。