Python 读写 Excel 可以使用 Pandas,处理很方便。但如果要处理 Excel 的格式,还是需要 openpyxl 模块,旧的 xlrd 和 xlwt 模块可能支持不够丰富。Pandas 读写 Excel 主要用到两个函数,下面分析一下 pandas.read_excel() 和 DataFrame.to...
df = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet1', range_string='A1:B5') 这将返回一个包含指定数据范围的DataFrame对象。另外,如果要读取Excel文件时使用其他引擎(如xlrd或openpyxl),可以在调用read_excel()函数时指定engine参数。例如,如果要使用openpyxl引擎读取.xlsx格式的Excel文件,可以使用以下语句:...
df = pd.read_excel(r"E:/gongju01/rc_lx/pandas_01/name.xlsx", sheet_name='Sheet1') # 默认是从x=0行开始,如果要从第二行开始:x=2 list=[] #获取行索引向量 forrowinrange(x,len(df.index.values)): # 返回指定的列数据 res = df.values[row,column] list.append(res) returnlist def p...
"""# header=None 没有标题行df = pd.read_excel("111.xlsx", sheet_name=sheet_name, header=None) step = gap +1total =0# 如果3行3行的比,再在上面套一层 forforrowinrange(0, step *3+1, step):# range(1, 4) = 1~3 逗号右边是小于,所以 < 4 ,是 1~3,不包括4ifrow ==0:contin...
读取多个表(一个excel的多个sheet) importpandasaspd order_dict=pd.read_excel(r'D:\test.xlsx',header=0,usecols=[1,2]names=["Name","Score"],sheet_name=["Sheet1","Sheet2"],skiprows=range(1,6),skipfooter=3)forsheet_name,dfinorder_dict.items():print(sheet_name)print(df) ...
df = pd.read_excel(r'成绩.xlsx', usecols=lambda x: x in ['班级', '姓名', '语文']) # 有点类似apply的意思 备注:0.24版本之前,int:表示选取前**int+1**列,0.24之后被舍弃了,可以用[0,1,2,..,int]或者range(0, int+1) 2.了解完了选取某些列之外,那关于如何选取某些行的参数有3个: ...
data = pd.read_excel('H:/urpan.xlsx',header=0) 代码语言:txt AI代码解释 print(data.head(3)) 代码语言:txt AI代码解释 print(data['year']) 代码语言:txt AI代码解释 print(data.index) # 查看索引 代码语言:txt AI代码解释 RangeIndex(start=0, stop=26, step=1) ...
data1 = pd.read_excel('E:\\PythonTestCode\\public opinion\\public opinion1.xlsx', sheetname='public opinion') data = pd.concat([data0, data1]) for i in range(2, 21): file_name = 'E:\\PythonTestCode\\public opinion\\public opinion' + str(i) + '.xlsx' ...
read_excel('E:\\PythonTestCode\\public opinion\\public opinion0.xlsx', sheetname='public opinion') data1 = pd.read_excel('E:\\PythonTestCode\\public opinion\\public opinion1.xlsx', sheetname='public opinion') data = pd.concat([data0, data1]) for i in range(2, 21): file_name ...
for i in range(2, 21): file_name = 'E:\\PythonTestCode\\public opinion\\public opinion' + str(i) + '.xlsx' data2 = pd.read_excel(file_name) data = pd.concat([data, data2]) data.to_excel('E:\\PythonTestCode\\public opinion\\public opinion-concat.xlsx', index = False) ...