storage_options: 'StorageOptions' = None)这里安装的是pandas 2.0.3版本，可以看到read_excel函数有26个参数，虽然有这么多的参数，但是实际工作中只用到很少的部分，因为已经帮我们设置好了默认的参数。2、read_excel参数详解 （1） io ：用来指定文件路径或文件对象 （2） sheet_name：要读取的表格名称，默...
使用pandas的read_excel函数读取Excel文件: 使用pd.read_excel()函数读取Excel文件。这个函数有多个参数,其中header参数用于指定表头行。 在read_excel函数中设置header参数以指定表头行: header=0:这是默认值,表示将Excel文件的第一行作为列名(表头)。 header=None:如果Excel文件没有表头,可以设置header=None,此时pan...
pandas操作无表头的excel 由于个人强迫症,看不得表头,所以经常保存时使用 index=False, header=False。 这种excel再次读入操作时,要设置 header=None,就可以使用data[1] 来获取第2列了,下标从0开始。 data = pandas.read_excel('no_header.xlsx', sheet_name='sheet1', header=None) print(data[1]) 就是...
如果没有标题,header=None。 优化代码 importjsonimportpandasaspddefexcel_to_json(file_path):# 使用 Pandas 库读取 Excel 文件df=pd.read_excel(file_path,sheet_name="Sheet1",header=None)# 获取 Excel 文件第一列的所有值,并将其转换为列表key_list=df.iloc[:,0].tolist()print(key_list)# 创建一...
pd.read_excel(r'header.xlsx',header=None) 3、传入sheet_name=1参数,header=0(默认值),pd.read_excel(r'header.xlsx',sheet_name=1,header=0,读取第二个表(Sheet2),以第一行为表头。 1 2 #传递sheet_name=1,header=0(默认值),读取第2个表(Sheet2),以第一行为表头。
pd.read_excel('tmp.xlsx', index_col=None, header=None) 0 1 2 0 NaN Name Value 1 0.0 string1 1 2 1.0 string2 2 3 2.0 #Comment 3 1. 2. 3. 4. 5. 6. 3、列类型是推断式的,但可以显式指定 pd.read_excel('tmp.xlsx', index_col=0, ...
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=...
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 ...
read_excel()的参数与read_csv()较为接近,但是又有些许不同。 参数说明 path # 表明文件系统位置的字符串、URL或文件型对象 sheet_name # 指定要加载的表,支持类型有:str、list、int、None header # 用作列名的行号,默认是0(第一行),如果没有列名的话,应该为None index_col # 用作结果中行索引的列号或...
read_excel(excel_filepath, sheet_name=excel_sheet_name, index_col=None, header=None) # 接下来读取多级表头,并将表头先转换成列表 row_1 = df.iloc[header_first_line-1, :] # 读取多级表头的第一行 row_1_list = row_1.tolist() # 把多级表头的第一行转换成列表 row_2 = df.iloc[header_...