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,skiprows=None,nrows=None,na_values=None,keep_default_na=True,na_filter=True,verbose=False,parse_dates=False,date_parser=<no_default>...
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。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里面的内容 3、取消header读取...
pd.read_excel('fake2excel.xlsx',index_col=None) 2、指定sheet读取 见名知意。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 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...
默认情况下 ( index_col=None ),它不应该使用第 0 列作为索引,但我发现如果工作表的单元格 A1 中 没有 值,它就会使用。
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。
在上面的示例中,我们使用pd.read_excel()函数读取名为“example.xlsx”的Excel文件中的第一个工作表(Sheet1),并将第一行用作列名。我们还设置了index_col参数为None,表示不使用行索引。最后,我们使用head()函数显示前5行数据。 注意事项: 如果Excel文件使用了不同的引擎(如xlrd),需要相应地设置engine参数。例如...
首先是pd.read_excel的参数:函数为: 复制pd.read_excel(io, sheetname=0,header=0,skiprows=None,index_col=None,names=None, arse_cols=None,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,engin...
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 ...
df=pd.read_excel("../data/年度数据.xls",skiprows=skip_rows,index_col=0) image-20231212225115764 然后,通过下面这段代码获取多行多列 代码语言:python 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df.loc[["市辖区数(个)","镇数(个)"],["2021年","2018年"]] ...