这个源码在…/pandas/io/excel/_base.py中, pycharm中按住control点击read_excel可以快速跳转. 这个地方我增加了一个参数callback, 默认值为None. 下方io.parse同样把callback参数传递给ExcelFile类.
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...
df=pd.read_excel(r"E:\桌面文件夹\日常纪律积分表.xls",header=2, index_col="姓名",usecols="A:C,E",nrows =5)print(df) 二、写入Excel importpandasaspd sheet_name 指定:输出的工作表姓名 index 指定:false为不写入索引 columns 指定:输出某些列 columns = [“Name”, “Number”] header 指定:是...
import pandas as pd # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet1', header=0, index_col=None) # 显示前5行数据 print(df.head()) 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...
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...
1. read_excel read_excel方法定义: pandas.read_excel(io, sheet_name=0, header=0, skiprows=None, skip_footer=0, index_col=None, names=None, usecols=None, parse_dates=False, date_parser=None, na_values=None, thousands=None, convert_float=True, converters=None, ...
如果直接使用read_excel(filename),虽然列索引会默认为第一行,但是行索引并不会默认为第一列,而是会自动添加一个{0,1,2,3}作为行索引。因此需要达到我们的目的需要设定一下读取时的参数,如下: 代码语言:javascript 复制 df=pd.read_excel(filename,index_col=0)# 即指定第一列为行索引print(df)print('第...
read_excel()函数使用方法 1、可以使用文件名作为字符串或打开文件对象来读取文件: pd.read_excel('tmp.xlsx', index_col=0) Name Value 0 string1 1 1 string2 2 2 #Comment 3 pd.read_excel(open('tmp.xlsx', 'rb'), sheet_name='Sheet3') ...
1. pandas.read_excel 代码语言:javascript 复制 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,keep_default_na=True,verbose=False,pa...
首先,认识一下pd.read_excel(),函数的官方文档是这么说的:将Excel文件读取到pandas DataFrame中,支持本地文件系统或URL的’xls’和’xlsx’文件扩展名,带有这两种扩展名的文件,函数都可以处理; 然后它的函数完整版长这个样子: 在这里插入图片描述 没想到吧,它它它…它居然有二十多个参数,是不是有点出乎意料,接...