（4） names：重新设置列索引的名称，针对没有表头的数据可以使用，一般情况下用不到。（5） index_col：设置行索引，也就是第一列的数据内容。（6） usecols：是指读取表格用到的列，如果表格列数很多，分析数据只用到几列，就可以用到这个参数指定列名。注意的是，不论读取几列，都要用方括号列表的形式。或...
pandas.read_excel()支持从本地或URL中读取xls,xlsx,xlsm,xlsb和odf,并存储为DataFrame的数据类型 read_excel()的参数如下: 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...
一般是配合parse_dates参数,一起使用; df9 = pd.read_excel("date_parser.xlsx",parse_dates=[1],date_parser=lambda x: pd.to_datetime(x,format="%Y年%m月%d"))print(df9.dtypes)df9 结果如下: 8)na_values参数 含义:用于将某些特定的值,解析为NaN值,然后便于我们后面做缺失值的处理; na_values=...
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...
read_excel() 加载函数为read_excel(),其具体参数如下。 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=...
pandas.read_excel()的作用:将Excel文件读取到pandas DataFrame中。 支持从本地文件系统或URL读取的xls,xlsx,xlsm,xlsb和odf文件扩展名。 支持读取单一sheet或几个sheet。 以下是该函数的全部参数,等于号后面是该参数的缺省值,参数看着很多,但其实我们日常用到的就几个: ...
read_excel函数能够读取的格式包含:xls, xlsx, xlsm, xlsb, odf, ods 和 odt 文件扩展名。支持读取单一sheet或几个sheet。 以下是官方文档中提供的全部参数信息: pandas.read_excel( io, sheet_name=0, header=0, names=None, index_col=None,
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：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，接下来认识下这些...
二、解析pd.read_excel()的常用参数 1.path --> xlsx的存储路径(建议使用英文路径或者英文命名方式) 2.sheet_name --> 读取工作表(sheet)名称 3.header --> 指定前几行作为列名(指定数据表的表头,默认值为0,即将第一行作为表头。) 4.names --> 自定义列名 ...